1.1. Formulace. Hledáme rychlost u = (u 1, u 2 ) T splněna Stokesova rovnice. a tlak p ve dvourozměrné oblasti Ω tak, aby byla. µ u + p = f v Ω, (1.
|
|
- Dušan Veselý
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Řšní nstlačitlného proudění tkutin mtodou spktrálních prvků Libor Črmák květn 2007 Abstrakt První kapitola obsahuj podrobný algoritmus pro řšní stacionárního Stoksova problému. Druhá kapitola j věnována algoritmizaci stacionárního avirova-stoksova problému. 1. Stacionární Stoksův problém 1.1. Formulac Hldám rychlost u = (u 1, u 2 ) T splněna Stoksova rovnic a tlak p v dvourozměrné oblasti Ω tak, aby byla µ u + p = f v Ω, (1.1) kd µ j dynamická viskozita a f = (f 1, f 2 ) T rovnic kontinuity j intnzita silového zatížní, a aby platila div u = 0 v Ω. (1.2) a hranici Γ = Ω j přdpsána rychlost u = g na Γ, (1.3) s vlastností g n ds = 0. Γ (1.4) 1
2 1.2. Slabé řšní cht L 2 (Ω) j Lbsguův prostor funkcí kvadraticky intgrovatlných v Ω a H 1 (Ω) j Sobolvův prostor funkcí, ktré jsou v Ω kvadraticky intgrovatlné spolu s svými prvními zobcněnými drivacmi. Pak dfinujm linární prostory X, V, M a linární množinu W jako X = H 1 (Ω) 2, V = {v X v = o na Γ}, W = {v X v = g na Γ}, M = L 2 (Ω). (1.5) cht v 1, v 2 V a q M jsou tstovací funkc. Rovnici (1.1) skalárně vynásobím tstovacím vktorm v = (v 1, v 2 ) T a intgrujm přs Ω. Pomocí Grnovy věty dostanm Ω µ u v dx Ω (div v)p dx = Ω f v dx, kd u v = Rovnici (1.2) vynásobím tstovací funkcí q, intgrujm přs Ω a mám (div u) q dx = 0. Ω i,k=1 u i x k v i x k. Pro zápis slabé formulac použijm formy a(u, v) = µ u v dx, (1.6) Ω b(u, q) = L(v) = Ω Ω (div u) q dx, (1.7) f v dx. Slabá formulac úlohy (1.1) (1.4) zní: (1.8) najít u W, p M splňující a(u, v) + b(v, p) = L(v) v V, b(u, q) = 0 q M. (1.9) Úloha (1.9) má řšní: rychlost j určna jdnoznačně, tlak nikoliv: jstliž (u, p) j řšní, pak také (u, p + C) j řšní, kd C j libovolná konstanta Diskrtizac Přdpokládjm, ž oblast Ω lz vyjádřit jako sjdnocní podoblastí Ω, Ω = E Ω, Ω i Ω j = pro i j, (1.10) 2
3 z nichž každá j obrazm jdnotkového čtvrc ˆΩ = 1, 1 2 v zobrazní x (r), tj. Ω = {x (r) r ˆΩ}. (1.11) Zobrazní x (r) uvažujm v tvaru Lagrangova intrpolačního polynomu x (r 1, r 2 ) = x ijπ i (r 1 )π j (r 2 ), (1.12) i,j=0 kd {x ij} i,j=0 jsou řídicí body dfinující gomtrii podoblasti Ω a π i (r) = k = 0 k i r ξ k ξ i ξ k, i = 0, 1,...,, (1.13) jsou Lagrangovy fundamntální polynomy na síti {ξ i } i=0 intrpolačních uzlů. Řídicí body {x ij} i,j=0 j třba vybrat tak, aby k zobrazní x (r) : ˆΩ Ω xistovalo invrzní zobrazní r (x) : Ω ˆΩ, tj. aby ˆΩ = {r (x) x Ω }. (1.14) Volbě řídicích bodů j věnována samostatná kapitola 1.3.4, řídicí body {x ij} i,j=0 dfinuj přdpis (1.83). Uzavřné podoblasti Ω nazývjm prvky, obrazy vrcholů rsp. stran čtvrc ˆΩ v zobrazní x (r) ncht pak jsou vrcholy rsp. strany prvku Ω. Podl (1.10) j tdy Ω sjdnocním prvků { Ω } E, z nichž každé dva jsou bud to disjunktní nbo mají spolčnou jdnu stranu nbo jdn vrchol. Mtoda spktrálních prvků s vyznačuj tím, ž za uzly {ξ i } i=0 volím uzly Gaussových- Lgndrových-Lobattovových (stručně GLL) kvadraturních formulí řádu 2 1, tj. 1 = ξ 0 < ξ 1 < < ξ 1 < ξ = 1, (1.15) kd {ξ i } 1 i=1 jsou kořny první drivac L (x) Lgndrova polynomu L (x) stupně. Připomňm, ž Lgndrovy polynomy lz dfinovat rkurncí L 0 (x) = 1, L 1 (x) = x, (k + 1)L k+1 (x) = (2k + 1)L k (x) kl k 1 (x), k 1. (1.16) cht dál { ξ i } 1 i=1 jsou uzly Gaussovy-Lgndrovy (stručně GL) kvadraturní formul řádu 2 3, tj. 1 < ξ 1 < ξ 2 < < ξ 2 < ξ 1 < 1, (1.17) kd { ξ i } 1 i=1 jsou kořny Lgndrova polynomu L 1 (x) stupně 1. Obrazy GL bodů [ ξ i, ξ j ] v zobrazní x (r) označm x ij = x ( ξ i, ξ j ), i, j = 1, 2,..., 1. (1.18) 3
4 Aproximaci rychlosti na prvku Ω hldám v tvaru u (x) û (r (x)), kd û (r 1, r 2 ) = u ijπ i (r 1 )π j (r 2 ), (1.19) kd {u ij} i,j=0 jsou hldané hodnoty rychlostí v řídicích bodch {x ij} i,j=0. Podobně vyjádřím také tstovací funkci v (x) ˆv (r (x)), kd ˆv (r 1, r 2 ) = vijπ i (r 1 )π j (r 2 ), (1.20) i,j=0 i,j=0 kd {v ij} i,j=0 jsou hodnoty tstovací funkc v řídicích bodch {x ij} i,j=0. Aproximaci tlaku na prvku Ω hldám v tvaru p (x) ˆp (r (x)), kd ˆp (r 1, r 2 ) = 1 i,j=1 kd {p ij} 1 i,j=1 jsou hldané hodnoty tlaku v bodch { x ij} 1 i,j=1 a p ij π i (r 1 ) π j (r 2 ), (1.21) π i (r) = 1 k = 1 k i r ξ k ξ i ξ k, i = 1, 2,..., 1, (1.22) jsou Lagrangovy fundamntální polynomy na síti GL uzlů { ξ i } 1 i=1. Podobně vyjádřím také tstovací funkci q (x) ˆq (r (x)), kd ˆq (r 1, r 2 ) = 1 i,j=1 q ij π i (r 1 ) π j (r 2 ), (1.23) kd {q ij} 1 i,j=1 jsou hodnoty tstovací funkc v bodch { x ij} 1 i,j=1. Rychlost j tdy aproximována izoparamtricky (gomtri x (ˆΩ) i rychlost û (r) j určna stjným počtm paramtrů) a tlak suprparamtricky (gomtri x (ˆΩ) j určna pomocí většího počtu paramtrů nž tlak ˆp (r)). cht X j prostor funkcí, jjichž rstrikc na prvk Ω j tvaru (1.19), prostor V ncht j podprostorm X, jhož funkc v jsou v řídicích bodch x ij lžících na hranici Γ hranic nulové, tj. V = {v X v(x ij) = o x ij Γ}, a ncht W j množina takových funkcí v X, ktré v řídicích bodch x ij Γ nabývají přdpsaných hodnot g(x ij), tj. W = {v X v(x ij) = g(x ij) x ij Γ}. Tlak budm aproximovat pomocí funkcí z prostoru M, což ncht jsou funkc, jjichž rstrikc na prvk Ω má tvar (1.21). Diskrétní slabá formulac úlohy (1.1) (1.4) zní: najít u W, p M splňující a (u, v) + b (v, p ) = L (v) v V, (1.24) b (u, q) = 0 q M. 4
5 Abychom zjdnodušili znační, budm indx u přibližného řšní u a p většinou vynchávat. Formy a (u, v), b (v, q) a L (v) dostanm z form a(u, v), b(v, q) a L(v) numrickou intgrací: a (u, v) = Q GLL(µ u v), b (u, q) = Q GL(q div u), L (v) = Q GLL(f v). kd Q GLL a Q GL jsou kvadraturní formul dfinované podl (1.28) (1.30). cht { } x J 2 (r) = i (r) r j i,j=1 j Jacobiova matic zobrazní x : ˆΩ Ω a (1.25) (1.26) J (r) = dt J (r) (1.27) j dtrminant Jacobiovy matic. Pak kvadraturní formul Q GLL (ϕ) a Q GL (ϕ) jsou Q GLL(ϕ) = Q GLL ( ˆϕ J ), Q GL(ϕ) = Q GL ( ˆϕ J ), (1.28) kd ˆϕ (r) = ϕ(x (r)), Q GLL (ψ) = ω i ω j ψ(ξ i, ξ j ) (1.29) i,j=0 j součinová Gaussova-Lgndrova-Lobattova formul a Q GL (ψ) = 1 i,j=1 ω i ω j ψ( ξ i, ξ j ) (1.30) j součinová Gaussova-Lgndrova formul Bilinární forma a (u, v) Zřjmě a(u, v) = k=1 a (u i, v i ), kd a (u, v) = i=1 µ ˆΩ i=1 Ω k=1 Podl pravidla o drivování složné funkc dostanm ( ) ˆv a ( ri û rj (u, v) = r i x k r j x k = i,j=1 ˆΩ k=1 ˆv r i j=1 µ u x k v x k dx. (1.31) ) J dr = ( µ r r ) i j û J dr. (1.32) x k x k r j 5
6 Gomtrické faktory označím jako h ij(r) = k=1 r i x k r j x k J, i, j = 1, 2. (1.33) a prvku Ω provdm numrickou intgraci užitím GLL kvadraturní formul a dostanm a (u, v) = i,j=1 k,l=0 ω k ω l [ ˆv r i µh ij ] û. (1.34) r j (ξ k,ξ l ) Abychom mohli zapsat výraz a (u, v) v kompaktní formě, budm potřbovat šikovné vyjádřní pro drivac ˆv / r i a û / r j v GLL uzlch {[ξ k, ξ l ]} k,l=0. Obě funkc û a ˆv mají formálně stjný tvar ψ(r 1, r 2 ) = ψ ij π i (r 1 )π j (r 2 ). (1.35) i,j=0 Vyjádřím si tdy drivac ψ/ a ψ/ v bodě [ξ k, ξ l ]. ψ (ξ k, ξ l ) = ψ ij π i(ξ k )π j (ξ l ) = i,j=0 ψ il π i(ξ k ), i=0 nbot π j (ξ l ) = 0 pro j l a π l (ξ l ) = 1. Označm d ki = π i(ξ k ). (1.36) Odvodili jsm tdy, ž ψ (ξ k, ξ l ) = Podobně dostanm ψ il d ki. (1.37) i=0 ψ (ξ k, ξ l ) = ψ ij π i (ξ k )π j(ξ l ) = i,j=0 ψ kj π j(ξ l ) = j=0 ψ kj d lj. (1.38) j=0 cht π 0(ξ 0 ) π 1(ξ 0 )... π (ξ 0) D = {d ij } π 0(ξ 1 ) π 1(ξ 1 )... π i,j=0 = 1)..... (1.39) π 0(ξ ) π 1(ξ )... π (ξ ) Pomocí označní Ψ = {ψ kl } k,l=0, Ψ (1) = { ψ/ (ξ k, ξ l )} k,l=0, Ψ (2) = { ψ/ (ξ k, ξ l )} k,l=0, (1.40) 6
7 můžm rovnic (1.37) a (1.38) zapsat maticově v tvaru Ψ (1) = DΨ, Ψ (2) = ΨD T. (1.41) V dalším budm používat používat Sloupcový rozvoj prvků matic. J-li A matic typu m n s prvky a ij, i = 1, 2,..., m, j = 1, 2,..., n, pak sloupcovým rozvojm prvků matic A budm rozumět sloupcový vktor délky mn tvaru a = (a 11, a 21,..., a m1, a 12, a 22,..., a m2,..., a 1n, a 2n,..., a mn ) T. cht tdy ψ, ψ (1) a ψ (2) jsou sloupcové rozvoj prvků matic Ψ, Ψ (1) a Ψ (2). K vyjádřní ψ (1) a ψ (2) pomocí ψ použijm Tnzorový (Kronckrův) součin matic. cht A j matic typu m n s prvky a ij, i = 1, 2,..., n, j = 1, 2,..., m, a B j matic typu p q s prvky b ij, i = 1, 2,..., p, j = 1, 2,..., q. Pak tnzorový součin matic A a B j matic a 11 B a 12 B... a 1n B a C = A B = 21 B a 22 B... a 2n B.... a m1 B a m2 B... a mn B typu mp nq. Užitím tnzorového součinu lz rovnic (1.41) zapsat také v tvaru ψ (1) = (I D)ψ, ψ (2) = (D I)ψ, (1.42) kd I j jdnotková matic řádu + 1. Bilinární forma a (u, v). Hodnoty v i,kl = ˆv i (ξ k, ξ l ) a u i,kl = û i (ξ k, ξ l ) sstavím do sloupcových vktorů v i = (v i,00, v i,10,..., v i,0, v i,01, v i,11,..., v i,1,..., v i,0, v i,1,..., v i,) T, u i = (u i,00, u i,10,..., u i,0, u i,01, u i,11,..., u i,1,..., u i,0, u i,1,..., u i,) T. (1.43) Vktory v i a u i jsou tdy sloupcové rozvoj prvků matic V i = {v i,kl} k,l=0, U i = {u i,kl} k,l=0, i = 1, 2. (1.44) Člny ω k, ω l, µ a h ij(ξ k, ξ l ) sskupím do diagonálních matic G ij řádu ( + 1) 2, jjichž diagonální prvky jsou dfinovány přdpism [G ij] αα = µω k ω l h ij(ξ k, ξ l ), kd α = k ( + 1)l, k, l = 0, 1,...,, i, j = 1, 2. (1.45) Matic G 12 G 21 jsou zřjmě totožné. Všimnět si, ž diagonály matic G ij tvoří sloupcové rozvoj prvků matic H ij = {µω k ω l h ij(ξ k, ξ l )} k,l=0, i, j = 1, 2. (1.46) 7
8 Jstliž označím B 1 = I D, B 2 = D I, (1.47) pak pomocí (1.42), kd ψ zaměním za v i a u i, dostanm kd v,(j) i v,(j) i = B j v i, u,(j) i = B j u i, i, j = 1, 2, (1.48) a u,(j) i V,(j) i = j sloupcový rozvoj prvků matic { } v { } i (ξ k, ξ l ), U,(j) u i = i (ξ k, ξ l ), r j k,l=0 r j k,l=0 i, j = 1, 2. (1.49) Pak podl (1.34), (1.45), (1.49) a (1.48) obdržím ( ) T ( ) ( ) a (v i, u i ) = [vi ] T K u i, kd K B1 G = 11, G 12 B1 B 2 G 12, G, (1.50) 22 B 2 a odtud a (u, v) = a (u, v), kd a (u, v) = [v1] T K u 1 + [v2] T K u 2. (1.51) Gomtrické faktory h ij(r). Pro drivac funkcí r 1 a r 2 dostanm r1 1 x 2 =, x 1 J r2 = 1 x 2, x 1 J r 1 = 1 x 1, x 2 J r2 1 x 1 =, x 2 J J = x 1 x 2 x 1 x 2. (1.52) Odtud pro faktory h 11, h 12, h 21 a h 22 obdržím [ ( x h 11 = 1 ) 2 ( ) ] [ 1 x 2 ( x + 2, h J 22 = 1 ) 2 ( ) ] 1 x 2 + 2, J cht h 12 = h 21 = 1 [ ] x 1 x 1 + x 2 x 2. J (1.53) X 1 = {x 1,kl} k,l=0, X 2 = {x 2,kl} k,l=0 (1.54) jsou matic souřadnic x 1 a x 2 řídicích bodů {x kl } k,l=0. Pak drivac { x i / r j (ξ k, ξ l )} k,l=0 X,(j) i, i, j = 1, 2, (1.55) vypočtm pomocí rovnic (1.41), v nichž zaměním Ψ za X 1 a X 2, tj. X,(1) i = DX i, X,(2) i = X i D T, i = 1, 2. (1.56) 8
9 Bilinární formy b (u, q) a b (v, p) Zřjmě b(u, q) = b (u, q), kd b (u, q) = Podl pravidla o drivování složné funkc dostanm b (u, q) = i,j=1 Gomtrické faktory označím jako ˆΩ i=1 u i q dx. (1.57) Ω x i ( r ) ˆq j û J i dr. (1.58) x i r j h ij(r) = r j x i J, i, j = 1, 2. (1.59) a prvku Ω provdm numrickou intgraci užitím GL kvadraturní formul a dostanm b (u, q) = 1 k,l=1 ω k ω l i,j=1 [ ] ˆq h û i ij. (1.60) r j ( ξ k, ξ l ) Člny ω k, ω l a h ij sskupím do diagonálních matic G ij řádu ( 1) 2, jjichž diagonální prvky jsou dfinovány přdpism [ G ij] αα = ω k ω l h ij ( ξ k, ξ l ), kd α = k + ( 1)(l 1), k, l = 1, 2,..., 1, i, j = 1, 2. (1.61) Všimnět si, ž diagonály matic G ij jsou sloupcové rozvoj prvků matic Dál platí H ij = { ω k ω l h ij ( ξ k, ξ l )} 1 k,l=1, i, j = 1, 2. (1.62) û i ( ξ k, ξ l ) = α,β=0 u αβπ α( ξ k )π β ( ξ l ), û i ( ξ k, ξ l ) = α,β=0 u αβπ α ( ξ k )π β( ξ l ). (1.63) cht d kα = π α( ξ k ), ι kα = π α ( ξ k ), α = 0, 1,...,, k = 1, 2,..., 1. (1.64) cht matic D = { d kα } a Ĩ = { ι kα}jsou typu ( 1) ( + 1), π 0( ξ 1 ) π 1( ξ 1 )... π ( ξ 1 ) π D = 0( ξ 2 ) π 1( ξ 2 )... π ( ξ 2 )...., (1.65) π 0( ξ 1 ) π 1( ξ 1 )... π ( ξ 1 ) 9
10 a π 0 ( ξ 1 ) π 1 ( ξ 1 )... π ( ξ 1 ) π Ĩ = 0 ( ξ 2 ) π 1 ( ξ 2 )... π ( ξ 2 )..... (1.66) π 0 ( ξ 1 ) π 1 ( ξ 1 )... π ( ξ 1 ) Jstliž Ũ,(j) i = pak podl (1.63) (1.67) { } û 1 i ( ξ k, r ξ l ), U i = {û i (ξ k, ξ l )} k,l=0, (1.67) j k,l=1 Ũ,(1) i = DU i ĨT, Ũ,(2) i = ĨU i D T, i = 1, 2. (1.68) Označím-li B 1 = Ĩ D, B2 = D Ĩ, (1.69) pak podobně, jako jsm odvodili (1.48), dostanm ũ,(j) i = B j u i, i, j = 1, 2, (1.70) kd ũ,(j) i j sloupcový rozvoj prvků matic Ũ,(j) i, i, j = 1, 2. Tak podl (1.60), (1.61), (1.67) a (1.70) obdržím b (u, q) = b (u, q), kd b (u, q) = [q ] T [ D 1u 1 D 2u 2], (1.71) přičmž D i = ( G i1, G i2 ) ( B1 B 2 ), i = 1, 2. (1.72) Forma b (v, p). Pomocí (1.71), (1.72) dostanm b (v, p) = b (v, p), kd b (v, p) = [v1] T [ D 1] T p + [v2] T [ D 2] T p. (1.73) Gomtrické faktory h ij(r). Z (1.59) pomocí (1.52) dostanm h 11 = sign(j ) x 2, h 12 = sign(j ) x 2, h 21 = sign(j ) x 1, h 22 = sign(j ) x 1, J = x 1 x 2 x 1 x 2, (1.74) 10
11 kd sign(j ) j rovno 1 nbo 1 podl toho, zda znaménko jakobiánu J j kladné nbo záporné. Pro drivac souřadnic { x i / r j ( ξ k, ξ l )} 1 (j) k,l=1 X i, i, j = 1, 2, (1.75) dostanm podobně jako v (1.68) vyjádřní X (1) i = DX i Ĩ T, X(2) i = ĨX i D T, i = 1, 2. (1.76) Linární forma forma L (v) Zřjmě L(v) = L (v), kd L (v) = i=1 Ω f i v i dx. (1.77) a prvku Ω provdm numrickou intgraci užitím GLL kvadraturní formul a dostanm L (v) = ω k ω l vi,klf i (ξ k, ξ l ) J (ξ k, ξ l ), (1.78) i=1 k,l=0 takž L (v) = [v 1] T f 1 + [v 2] T f 2, (1.79) kd f i, i = 1, 2, j sloupcový rozvoj prvků matic Odtud F i = {ω k ω l fi (ξ k, ξ l ) J (ξ k, ξ l ) } k,l=0, i = 1, 2. (1.80) L (v) = L (v). (1.81) Transfinitní intrpolac j zobrazní čtvrc na rovinnou oblast v tvaru zakřivného čtyřúhlníka, viz [5]. Transfinitní zobrazní rfrnčního prvku ˆΩ = 1, 1 2 na prvk Ω označím jako ϕ (r). Výchozím přdpokladm pro konstrukci transfinitního zobrazní ϕ (r) j znalost paramtrických rovnic stran prvku Ω. cht tdy ϕ s(t), t 1, 1, j paramtrická rovnic jižní (south) strany prvku Ω, ϕ n(t), t 1, 1, j paramtrická rovnic svrní (north) strany prvku Ω, ϕ w(t), t 1, 1, j paramtrická rovnic západní (wst) strany prvku Ω, ϕ (t), t 1, 1, j paramtrická rovnic východní (ast) strany prvku Ω. 11
12 Pak transfinitní zobrazní (nbo také transfinitní intrpolac) ϕ (r, s) = 1 2 (1 s)ϕ s(r) (1 + s)ϕ n(r)+ r, s 1, 1. Snadno ověřím, ž (1 r) [ ϕ w(s) 1 2 (1 s)ϕ w( 1) 1 2 (1 + s)ϕ w(1) ] + (1.82) (1 + r) [ ϕ (s) 1 2 (1 s)ϕ ( 1) 1 2 (1 + s)ϕ (1) ], ϕ (r, 1) = ϕ s(r), r 1 1, 1, ϕ (r, 1) = ϕ n(r), r 1 1, 1, ϕ ( 1, s) = ϕ w(s), r 2 1, 1, ϕ ( 1, s) = ϕ (s), r 2 1, 1. Existnci invrzního zobrazní [ϕ ] 1 (x) z Ω do ˆΩ obcně zaručit nlz, jsou-li však rovnic ϕ i (t), i = s, n, w,, popisující hranici Ω prvku Ω, rozumné, invrzní zobrazní xistuj. Tranfinitní intrpolac j praxí osvědčný nástroj pro práci s zakřivnými oblastmi a j běžně s úspěchm používána. Řídicí body {x ij} i,j=0 zobrazní x (r), viz (1.12), určím přdpism x ij = ϕ (ξ i, ξ j ), i, j = 0, 1,...,, (1.83) kd {ξ i } i=0 jsou uzly GLL kvadraturní formul, viz (1.15) Sstavní soustavy rovnic Řídicím bodům {x ij} i,j=0, = 1, 2,..., E, přiřadím globální čísla tak, ž j očíslujm pomocí (navzájm různých) přirozných čísl 1, 2,..., n u, kd n u j clkový počt řídicích bodů, přičmž čísla 1, 2,..., n u přiřadím řídicím bodům, ktré nlží na Γ, takž n u j počt řídicích bodů, v nichž rychlost nní přdpsána okrajovou podmínkou (1.3). Řídicí body budm značit x i, i = 1, 2,..., n u. Dál označím u 1,i = u 1 (x i ), u 2,i = u 2 (x i ), v 1,i = v 1 (x i ), v 2,i = v 2 (x i ), i = 1, 2,..., n u. cht ū 1 j sloupcový vktor délky n u obsahující rychlosti u 1,i, i = 1, 2,..., n u. Podobně dfinujm vktory ū 2, v 1 a v 2. Prvních n u složk vktorů ū k, k = 1, 2, jsou nznámé, zatímco zbývající složky jsou určny okrajovou podmínkou (1.3), tj. u k,i = g k (x i ) pro i = n u + 1,..., n u, k = 1, 2. Protož v V, j v 1 = v 2 = 0 na Γ, takž posldní složky v 1,i = v 2,i = 0 pro i = n u + 1,..., n u, zatímco prvních n u složk obou vktorů můž nabývat libovolných hodnot. cht u 1 j prvních n u složk vktoru ū 1, obdobný význam ncht mají u 2, v 1 a v 2. Pak u 1, u 2 jsou vktory nznámých a v 1, v 2 jsou libovolné vktory. Také pomocným bodům { x ij} 1 i,j=1, = 1, 2,..., E, přiřadím globální čísla tak, ž j očíslujm pomocí (navzájm různých) přirozných čísl 1, 2,..., n p, kd n p = ( 1) 2 E j clkový počt pomocných bodů. Pomocné body budm značit x i, i = 1, 2,..., n p. 12
13 Dál označím p i = p( x i ) a q i = q( x i ),i = 1, 2,..., n p. cht p rsp. q j sloupcový vktor obsahující složky p i rsp. q i, i = 1, 2,..., n p. Z diskrétní slabé formulac (1.24) a dál z vyjádřní (1.31) (1.57) a (1.77) plyn [a (u, v) + b (v, p) + b (u, q) L (v)] = 0. (1.84) Bilinární formu a (u, v) vyjádřím pomocí (1.50), b (v, p) pomocí (1.71), b (u, q) pomocí (1.73), linární formu L (v) vyjádřím pomocí (1.79) a vš dosadím do (1.84). Jstliž přjdm k globálnímu číslování proměnných, dostanm vztah mzi lmntárními a globálními daty: ( 0 = [v 1 ] T [v2] T [q ] ) K O u [D 1] T u 1 f1 T O u K [D 2] T u 2 f 2 = D 1 D 2 O p p = ( v 1 T vt 2 q ) K Ō u D T 1 ū 1 f1 T Ō u K DT 2 ū 2 f2 = (1.85) D 1 D 2 Ō p p o p = ( v1 T v2 T q ) K O u D T 1 u 1 T O u K D T 2 u 2 D 1 D 2 O p p f 1 f 2 f 3. Zd O u, O p, Ōu, Ōp, O u, O p jsou nulové matic a o p, ō p, o p jsou nulové vktory. Protož vktory v 1, v 2 a q mohou nabývat libovolných hodnot, dostávám soustavu rovnic Ku 1 D T 1 p = f 1 Ku 2 D T 2 p = f 2 D 1 u 1 D 2 u 2 = f 3 (1.86) Globální matic K, D 1, D 2 a globální vktory f 1, f 2, f 3 sstavím z lmntárních matic K, D 1, D 2, lmntárních vktorů f1, f2 a z podmínk u i = g(x i ), v i = o pro x i Γ, standardním postupm známým z mtody končných prvků, viz např. [1]. Matic soustavy linárních rovnic (1.86) j singulární. To j důsldk toho, ž tlak j určn njdnoznačně. jjdnodušší řšní spočívá v tom, ž jdnu složku p i vktoru p zadám, tj. zvolím p i = p i. Dá s ukázat, ž pak už jsou zbývající složky p j, j i, určny jdnoznačně. a výběru složky ani na jjí hodnotě příliš nzálží. Zvolím-li třba posldní složku p np = 0, pak vypustím posldní rovnici a posldní sloupc matic soustavy, rdukovanou soustavu vyřším a k získanému řšní připojím nakonc nulu. o p 13
14 2. Stacionární avirův-stoksův problém 2.1. Formulac Hldám rychlost u = (u 1, u 2 ) T a tlak p v dvourozměrné oblasti Ω tak, aby byla splněna avirova-stoksova rovnic µ u + (u )u + p = f v Ω, (2.1) kd µ j dynamická viskozita, f = (f 1, f 2 ) T j intnzita silového zatížní a (u )u = u 1 u x 1 + u 2 u x 2. Dál žádám, aby rychlost splňovala rovnici kontinuity (1.2) a okrajovou podmínku (1.3) Slabé řšní Postupujm podobně jako v kapitol 1.2. Kromě form a(u, v), b(u, q) a L(v), viz (1.6) (1.8), potřbujm jště formu ( ) u u c(w; u, v) = (w )u v dx = w 1 + w 2 v dx. (2.2) x 1 x 2 Ω Slabá formulac úlohy (2.1), (1.2) (1.4) zní: najít u W, p M splňující Ω a(u, v) + c(u; u, v) + b(v, p) = L(v) v V, b(u, q) = 0 q M. (2.3) 2.3. Diskrtizac linární úlohu (2.3) řším wtonovou mtodou: u (0) W dáno, pro n = 0, 1,... počítat δu (n) V, δp (n) M tak, aby platilo a(δu (n), v) + c(δu (n) ; u (n), v) + c(u (n) ; δu (n), v) + b(v, δp (n) ) = = L(v) a(u (n), v) c(u (n) ; u (n), v) b(v, p (n) ) v V, b(δu (n), q) = b(u (n), q) q M, a položit u (n+1) = u (n) + δu (n), p (n+1) = p (n) + δp (n). 14
15 Formulaci (2.4) lz zjdnodušit, uvážím-li bilinárnost form a(u, v), b(v, p) a trilinárnost formy c(w; u, v). Tak dostanm úlohu: u (0) W dáno, pro n = 0, 1,... počítat u (n+1) W, p (n+1) M tak, aby platilo a(u (n+1), v) + c(u (n+1) ; u (n), v) + c(u (n) ; u (n+1), v) + b(v, p (n+1) ) = = c(u (n) ; u (n), v) + L(v) v V, (2.4) b(u (n+1), q) = 0 q M. Přibližné řšní počítám mtodou spktrálních prvků. Postupujm podobně jako v kapitol 1.3. Diskrétní slabá formulac. u (0) W dáno, pro n = 0, 1,... počítat u (n+1) a (u (n+1), v) + c (u (n+1) ; u (n), v) + c (u (n) W, p (n+1) ; u(n+1) M tak, aby platilo, v) + b (v, p (n+1) ) = = c (u (n) ; u(n), v) + L (v) v V, (2.5) b (u (n+1), q) = 0 q M. Abychom zjdnodušili znační, budm indx u přibližného řšní u a p většinou vynchávat. Formy a (u, v), b (u, q) a L (v) jsou dány vztahy (1.25). Zabývjm s proto trilinární formou c (w; u, v) Forma c (w; u, v) Zřjmě c (w; u, v) = c (w; u, v), kd c (w; u, v) = Q GLL([w ]u v). (2.6) a prvku užitím (1.28) a (1.52) dostanm c (w; u, v) = Q u 1 u 1 u 2 u 2 GLL(w 1 v 1 + w 2 v 1 + w 1 v 2 + w 2 v 2 ) = (2.7) x 1 x 2 x 1 x 2 ( [ ] ) ( [ ] ) û Q GLL ŵ1 1 r1 + û 1 r2 û J ˆv 1 + Q GLL ŵ 1 r1 2 + û 1 r2 J ˆv 1 + x 1 x 1 x 2 x 2 ( [ ] ) ( [ ] ) û Q GLL ŵ1 2 r1 + û 2 r2 û J ˆv 2 + Q GLL ŵ 2 r1 2 + û 2 r2 J ˆv 2 = x 1 x 1 x 2 x 2 Q GLL Q GLL ( ŵ 1 ( ŵ 2 [ û 1 x 2 û 1 x 2 [ û 1 x 1 + û 1 x 1 ] ) sign(j )ˆv 1 + ] ) sign(j )ˆv
16 Q GLL Q GLL ( [ û ŵ1 2 ( ŵ 2 x 2 û 2 x 2 [ û 2 x 1 + û 2 x 1 ] ) sign(j )ˆv 2 + ] ) sign(j )ˆv 2. Hodnoty funkcí w, u, v V jsou na prvku Ω určny vktory paramtrů ( ) ( ) ( ) w w = 1 u w2, u = 1 v u, v = 1 2 v2, kd u i, v i, i = 1, 2, jsou tvaru (1.43) a w i, i = 1, 2, j dfinováno obdobně, tj. w i = (w i,00, w i,10,..., w i,0, w i,01, w i,11,..., w i,1,..., w i,0, w i,1,..., w i,) T. Čln c (w; u, v) vyjádřím dvěma různými způsoby, jdnou v tvaru c (w; u, v) = [v ] T C,1 (u )w (2.8) a pak také v tvaru c (w; u, v) = [v ] T C,2 (w )u. (2.9) Elmntární matic C,1 (u ). Pro první sčítanc na pravé straně rovnosti (2.7) dostanm ( [ ] ) û Q GLL ŵ1 1 x 2 û 1 x 2 sign(j )ˆv 1 = [v r 1] T C,1 11 (u )w1, (2.10) 1 kd C,1 11 (u ) j diagonální matic, jjíž diagonální prvk s indxy (α, α) j [ C,1 11 (u ) ] [( ) ] û = ω 1 x 2 αα kω l û 1 x 2 sign(j ), (2.11) (ξ k,ξ l ) kd pro k, l = 0, 1,..., j α = k ( + 1)l. Matici C,1 11 (u ) můžm zapsat v kompaktní formě C,1 11 (u ) = diag(c,1 11 (u )), kd C,1 11 (u ) = Ω (U,(1) 1 X,(2) 2 U,(2) 1 X,(1) 2 ) S, (2.12) přičmž matic U,(1) 1 a U,(2) 1 jsou v souladu s (1.41) dfinovány přdpism U,(1) i = DU i, U,(2) i = U i D T, U i = {û i (ξ k, ξ l )} k,l=0, i = 1, 2, (2.13) matic X,(2) 2 a X,(1) 2 jsou dfinovány vztahy (1.56), matic Ω a S jsou dfinovány přdpism Ω = {ω k ω l } k,l=0, S = {sign(j (ξ k, ξ l ))} k,l=0, (2.14) 16
17 a j Hadamardův součin: jsou-li A = {a ij } a B = {b ij } matic typu m n, pak Hadamardův součin A B matic A a B j matic C = {c ij } typu m n, kd c ij = a ij b ij. Zápism C,1 11 (u )) = diag(c,1 11 (u )) přitom vyjadřujm njn to, ž matic C,1 11 (u ) j diagonální, al také to, ž diagonálu této matic dostanm sloupcovým rozvojm prvků matic C,1 11 (u ). Hadamardův součin lz označit jako násobní po prvcích (v angličtině ntrywis product ), podobně lz dfinovat opraci dělní po prvcích, mocnění po prvcích atp. Tak třba v MATLABu j pro násobní po prvcích k dispozici oprátor.*, pro dělní po prvcích oprátor./ a pro mocnění po prvcích oprátor.^. Další člny na pravé straně rovnosti (2.7) vyjádřím podobně. Tak obdržím ( [ ] ) Q GLL ŵ2 û 1 x 1 + û 1 x 1 sign(j )ˆv 1 = [v r 1] T C,1 12 (u )w2, (2.15) 1 kd C,1 12 (u ) = diag(c,1 12 )(u ) a C,1 12 (u ) = Ω ( U,(1) 1 X,(2) 1 +U,(2) 1 X,(1) 1 ) S, (2.16) dál Q GLL ( [ ] ) û ŵ1 2 x 2 û 2 x 2 sign(j )ˆv 2 = [v r 2] T C,1 21 (u )w1, (2.17) 1 kd C,1 21 (u ) = diag(c,1 21 (u )) a C,1 21 (u ) = Ω (U,(1) 2 X,(2) 2 U,(2) 2 X,(1) 2 ) S, (2.18) a končně kd Q GLL ( [ ] ) ŵ2 û 2 x 1 + û 2 x 1 sign(j )ˆv 2 = [v r 2] T C,1 22 (u )w2, (2.19) 1 C,1 22 (u ) = diag(c,1 22 (u )) a C,1 22 (u ) = Ω ( U,(1) 2 X,(2) 1 +U,(2) 2 X,(1) 1 ) S. (2.20) Pak ( ) C,1 C,1 (u 11 (u ) C,1 12 (u ) ) =. (2.21) C,1 21 (u ) C,1 22 (u ) Elmntární matic C,2 (w ). První dva sčítanc na pravé straně rovnic (2.7) upravím podobně jako v přdchozím odstavci. Užitím (1.48) dostanm ( {[ ] [ ] } ) Q GLL ˆv 1 ŵ1 x 2 ŵ2 x 1 û 1 + ŵ x ŵ x 1 û 1 2 sign(j ) = (2.22) = [v 1] T C,2 11 (w )u 1, 17
18 kd a C,2 11 (w ) = diag(ω ( W1 X,(2) 2 W2 X,(2) 1 ) S )B 1 + (2.23) + diag(ω ( W1 X,(1) 2 + W2 X,(1) 1 ) S )B 2 W i = {ŵ i (ξ k, ξ l )} k,l=0, i = 1, 2. (2.24) Pro zbývající dva sčítanc na pravé straně rovnic (2.7) obdržím ( {[ ] [ ] } ) Q GLL ˆv 2 ŵ1 x 2 ŵ2 x 1 û 2 + ŵ x ŵ x 1 û 2 2 sign(j ) = = [v 2] T C,2 11 (w )u 2. (2.25) Clkm tdy mám ( ) C,2 C,2 (w 11 (w ) O ) =. (2.26) O C,2 11 (w ) Sstavní soustavy rovnic Z diskrétní slabé formulac (2.5) a dál z vyjádřní (1.31), (1.57), (1.77) a (2.6) plyn [ a (u (n+1), v) + c (u (n+1) ; u (n), v) + c (u (n) ; u (n+1), v) + + b (v, p (n+1) ) + b (u (n+1), q) L (v) c (u (n) ; u (n), v) ] = 0. (2.27) a (u(n+1), v) vyjádřím pomocí (1.50), c (u(n+1) ; u (n), v) pomocí (2.8), c (u(n) ; u (n+1), v) a c (u(n) ; u (n), v) pomocí (2.9), b (v, p(n+1) ) pomocí (1.71), b (u(n+1), q) pomocí (1.73), L (v) pomocí (1.79) a vš dosadím do (2.27). Kvůli úspornějšímu zápisu indx n + 1 vypustím a proměnné s indxm n opatřím vlnkou. Označím-li lokální data h = v 1 v2 q A (ũ ) =, z = u 1 u 2 p, K + C,1 11 (ũ ) + C,2 11 (ũ ) C,1 f1 + C,2 (ũ )ũ 1 b (ũ ) = f2 + C,2 (ũ )ũ 2 o p 12 (ũ ) [D 1] T 11 (ũ ) [D 2] T, (2.28) C,1 21 (ũ ) K + C,1 22 (ũ ) + C,2 D 1 D 2 O p 18
19 a globální data v 1 u 1 A 11 (ũ) A 12 (ũ) A 13 b 1 (ũ) h = v 2, z = u 2, A(ũ) = A 21 (ũ) A 22 (ũ) A 23, b(ũ) = b 2 (ũ), q p A 31 A 32 A 33 b 3 (2.29) obdržím idntitu vyjdřující vztah mzi lokálními a globálními daty, [h ] T [A (ũ)z b (ũ)] = h T [A(ũ)z b(ũ)]. (2.30) Hodnoty rychlostí a tlaku v (n + 1)-vé itraci tdy získám řšním soustavy linárních rovnic A(u (n) )z (n+1) = b(u (n) ), tj. A 11 (u (n) ) A 12 (u (n) ) A 13 u (n+1) 1 b 1 (u (n) ) A 21 (u (n) ) A 22 (u (n) ) A 23 u (n+1) 2 = b 2 (u (n) ). (2.31) A 31 A 32 A 33 p (n+1) b 3 Submatic A 33 = O j nulová a dál A 13 = A T 31, A 23 = A T 32. Matic soustavy linárních rovnic (2.31) singulární. Obvyklý postup spočívá v tom, ž zvolím posldní složku tlaku p (n+1) rovnou nul Paramtrizac nlinarity Konvrgnci wtonovy mtody lz očkávat jn thdy, když umím určit dostatčně dobrou počátční aproximaci. Jdnou z možností jak toho docílit j vnořní problému (2.3) do třídy problémů spojitě závislých na paramtru. Zabývjm s tdy řšním paramtrizované úlohy najít u(t) W, p(t) M, t 0, 1, splňující a(u(t), v) + tc(u(t); u(t), v) + b(v, p(t)) = L(v) v V, b(u(t), q) = 0 q M. (2.32) Pro t = 1 dostávám avirovu-stoksovu úlohu (2.5) a pro t = 0 Stoksovu úlohu (1.9). Zvolím dělní 0 = t 0 < t 1 < < t Q = 1 a postupně počítám aproximac u(t i ), p(t i ), i = 0, 1,..., Q. u (0), p (0) získám řšním linární Stoksovy úlohy (1.24). Přibližná řšní u (t i ) a p (t i ) pro i = 1, 2,..., t Q počítám wtonovou mtodou, jjíž počátční aproximac u (0), p(0) sstrojím xtrapolací z přdchozích přibližných řšní u(n j) (t j), (t j), j < i (horní indx n j vyjadřuj počt itrací wtonovy mtody). Extrapolac konstantou dává p (n j) u (0) (t i) = u (n i 1) (t i 1 ), p (0) (t i) = p (n i 1) (t i 1 ), (2.33) Pro i > 2 lz užít linární xtrapolaci z (0) (t i ) = z (n i 1) (t i 1 ) + (z (n i 1) (t i 1 ) z (n i 2) (t i 2 )) t i t i 1 t i 1 t i 2, (2.34) 19
20 kd z = u, p. Paramtrizovanou soustavu nlinárních rovnic pro t = t i sstavím pomocí (2.29) s tím, ž td v matici A (ũ ) a v vktoru b (ũ ), viz (2.28), píšm t i C místo C. 20
21 Litratura [1] K. J. Bath: Finit Elmnts Procdurs, Prntic-Hall, Uppr Saddl Rivr, J, [2] M. Canuto, M. Y. Hussaini, A. Quartroni, T. A. Zang: Spctral Mthods, Fundamntals in Singl Domains, Springr, Brlin, [3] G. Dahlquist, G. Å Bjőrk: umrical Mthods, Prntic-Hall, Englwood Cliffs, J, [4] M. O. Dvill, P. F. Fishr, E. H. Mund: High-Ordr Mthods for Incomprssibl Fluid Flow, Cambridg Univrsity Prss, Cambdridg, [5] W. J. Gordon, C. A. Hall: Transfinit lmnt mthod: Blnding-function intrpolation ovr arbitrary curvd lmnt domains, umr. Math., Vol. 21, pp , [6] Y. Maday, A. T. Patra: Spctral lmnt mthods for th avir Stoks quations, In: A. K. oor and J. T. Odn, ditors, Stat-of-th-Art Survys in Computational Mchanics, pp , ASME, w York, [7] A. Quartroni, A. Valli: umrical Approximation of Partial Diffrntial Equations, Springr-Vrlag, Brlin,
I. MECHANIKA 8. Pružnost
. MECHANKA 8. Pružnost Obsah Zobcněný Hookův zákon. ntrprtac invariantů. Rozklad tnzorů na izotropní část a dviátor. Křivka dformac. Základní úloha tori pružnosti. Elmntární Hookův zákon pro jdnoosý tah.
VíceINTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)
INTERGRÁLNÍ POČET Motivac: Užití intgrálního počtu spočívá mj. v výpočtu obsahu rovinného obrazc ohraničného různými funkcmi příp. čarami či v výpočtu objmu rotačního tělsa, vzniklého rotací daného obrazc
Víceε, budeme nazývat okolím bodu (čísla) x
Množinu ( ) { R < ε} Okolím bodu Limit O :, kd (, ) j td otvřný intrval ( ε ε ) ε, budm nazývat okolím bodu (čísla).,. Bod R j vnitřním bodm množin R M, jstliž istuj okolí O tak, ž platí O( ) M. M, jstliž
VíceSeznámíte se s pojmem primitivní funkce a neurčitý integrál funkce jedné proměnné.
INTEGRÁLNÍ POČET FUNKCÍ JEDNÉ PROMĚNNÉ NEURČITÝ INTEGRÁL NEURČITÝ INTEGRÁL Průvodc studim V kapitol Difrnciální počt funkcí jdné proměnné jst s sznámili s drivováním funkcí Jstliž znát drivac lmntárních
VíceDoc. RNDr. Libor Čermák, CSc. Algoritmy
UČEBNÍ TEXTY VYSOKÝCH ŠKOL Vysoké uční tchnické v Brně Fakulta strojního inžnýrství Doc. RNDr. Libor Črmák, CSc. Algoritmy mtody končných prvků Přdmluva k rvidovanému lktronickému vydání Tato skripta jsou
Vícehledané funkce y jedné proměnné.
DIFERCIÁLNÍ ROVNICE Úvod Df : Občjnou difrniální rovnií dál jn DR rozumím rovnii, v ktré s vsktují driva hldané funk jdné proměnné n n Můž mít pliitní tvar f,,,,, n nbo impliitní tvar F,,,,, Řádm difrniální
VíceLokální extrémy. 1. Příklad f(x, y) = x 2 + 2xy + 3y 2 + 5x + 2y. Spočteme parciální derivace a položíme je rovny nule.
Lokální xtrémy - řšné příklady 1 Lokální xtrémy Vyštřt lokální xtrémy násldujících funkcí víc proměnných: 1 Příklad fx, y = x + xy + 3y + 5x + y Spočtm parciální drivac a položím j rovny nul Vznikn soustava
VíceMetody ešení. Metody ešení
Mtod šní z hldiska kvalit dosažného výsldku ) p ř sné mtod p ř ímé ř šní difrnciálních rovnic, většinou pro jdnoduché konstrukc nap ř. ř šní ohbu prutu p ř ímou intgrací ) p ř ibližné mtod náhrada hldané
Vícečást 8. (rough draft version)
Gntika v šlchtění zvířat TGU 006 9 Odhad PH BLUP M část 8. (rough draft vrsion V animal modlu (M s hodnotí každé zvíř samostatně a současně v závislosti na užitkovosti příbuzných jdinců hodnocné populac.
VíceJednokapalinové přiblížení (MHD-magnetohydrodynamika)
Jdnokapalinové přiblížní (MHD-magntohydrodynamika) Zákon zachování hmoty zákony zachování počtu lktronů a iontů násobny hmotnostmi a sčtny n t div nu ni divnu i i t div u M M (1) t i m n M n u u M i i
VíceInterpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť
Více4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.
Etrém funkc 4. PRŮBĚH FUNKCE Průvodc studim V matmatic, al i v fzic a tchnických oborch s často vsktn požadavk na sstrojní grafu funkc K nakrslní grafu funkc lz dns většinou použít vhodný matmatický softwar.
VíceMatematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
Více3.3. Derivace základních elementárních a elementárních funkcí
Přdpokládané znalosti V násldujících úvahách budm užívat vztahy známé z střdní školy a vztahy uvdné v přdcházjících kapitolách tohoto ttu Něktré z nich připomnm Eponnciální funkc Výklad Pro odvozní vzorců
VíceŘešení Navierových-Stokesových rovnic metodou
Řšní Navrovýc-Stoksovýc rovnc mtodou končnýc prvků Lbor Črmák prosnc 2009 Označní: Abstrakt Txt obsauj klasckou a varační formulac 2D-úloy nstlačtlnéo nstaconárnío proudění, pops prostorové dskrtzac mtodou
Více2. Frekvenční a přechodové charakteristiky
rkvnční a přchodové charaktristiky. rkvnční a přchodové charaktristiky.. Obcný matmatický popis Přchodové a frkvnční charaktristiky jsou důlžitým prostřdkm pro analýzu a syntézu rgulačních obvodů a tdy
Více0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
Více0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
VíceNavazující magisterské studium MATEMATIKA 2016 zadání A str.1 Z uvedených odpovědí je vždy
Navazující magistrské studium MATEMATIKA 16 zadání A str.1 Příjmní a jméno: Z uvdných odpovědí j vžd právě jdna správná. Zakroužkujt ji! V násldujících dsti problémch j z nabízných odpovědí vžd právě jdna
VíceL HOSPITALOVO PRAVIDLO
Difrnciální počt funkcí jdné rálné proměnné - 7 - L HOSPITALOVO PRAVIDLO LIMITY TYPU 0/0 PŘÍKLAD Pomocí L Hospitalova pravidla určt sin 0 Ověřní přdpokladů L Hospitalovy věty Přímočarým použitím věty o
VíceMaticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
VíceMATEMATIKA II V PŘÍKLADECH
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TEHNIKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA II V PŘÍKLADEH VIČENÍ Č. Ing. Ptra Schribrová, Ph.D. Ostrava Ing. Ptra Schribrová, Ph.D. Vsoká škola báňská Tchnická univrzita
VíceDefinice 7.1 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P). Zobrazení. nebo ekvivalentně
7 Náhodný vektor Nezávislost náhodných veličin Definice 7 Nechť je dán pravděpodobnostní prostor (Ω, A, P) Zobrazení X : Ω R n, které je A-měřitelné, se nazývá (n-rozměrný) náhodný vektor Měřitelností
Více5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti
Určitý intgrál Dfinic vlstnosti Má-li spojitá funkc f() n otvřném intrvlu I primitivní funkci F(), pk pro čísl, I j dfinován určitý intgrál funkc f() od do vzthm [,, 7: [ F( ) = F( ) F( ) f ( ) d = (6)
Více5. Minimální kostry. Minimální kostry a jejich vlastnosti. Definice:
5. Minimální kostry Tato kapitola uvd problém minimální kostry, základní věty o kostrách a klasické algoritmy na hldání minimálních kostr. Budm s inspirovat Tarjanovým přístupm z knihy[1]. Všchny grafy
Více9. přednáška 26. listopadu f(a)h < 0 a pro h (0, δ) máme f(a 1 + h, a 2,..., a m ) f(a) > 1 2 x 1
9 přednáška 6 listopadu 007 Věta 11 Nechť f C U, kde U R m je otevřená množina, a a U je bod Pokud fa 0, nemá f v a ani neostrý lokální extrém Pokud fa = 0 a H f a je pozitivně negativně definitní, potom
VíceKapitola 11: Vektory a matice:
Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i
VíceDerivace funkcí více proměnných
Derivace funkcí více proměnných Pro studenty FP TUL Martina Šimůnková 16. května 019 1. Derivace podle vektoru jako funkce vektoru. Pro pevně zvolenou funkci f : R d R n a bod a R d budeme zkoumat zobrazení,
Vícezákladní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie
Tori v strojírnské tchnologii Ing. Oskar Zmčík, Ph.D. základní pojmy používaná rozdělní vztahy, dfinic výpočty základní pojmy žádnou součást ndokážm vyrobit s absolutní přsností při výrobě součásti dochází
VíceMěrný náboj elektronu
Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praz Úloha č. 12 : Měřní měrného náboj lktronu Jméno: Ondřj Ticháčk Pracovní skupina: 7 Kruh: ZS 7 Datum měřní: 8.4.2013 Klasifikac: Měrný náboj lktronu 1 Zadání 1. Sstavt
Více( ) ( ) ( ) 2 ( ) ( ) ( ) ( ) 2
I Drivac jdnoduchých funkcí pomocí pravidl a vzorců Užitím P U druhého a třtího člnu použijm P Nní podl V a posldní čln podl V Použijm P Dál V a na drivaci trojčlnu v poldní závorc V a V Výsldk upravím
Vícepříkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.
Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl
VíceČasopis pro pěstování matematiky
Časopis pro pěstování matmatiky Miroslav Brdička Užití tnsorové symboliky v lasticitě Časopis pro pěstování matmatiky, Vol. 77 (1952), No. 3, 311--314 Prsistnt URL: http://dml.cz/dmlcz/117036 Trms of us:
VíceMnožinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).
Matice Definice 4.1 Necht (T ; +, je číselné těleso, m, n N a dále necht a ij T pro všechny indexy i = 1, 2,..., m a j = 1, 2,..., n. Potom schéma a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... = (a ij m n a m1
VíceÚlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,
Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se
VíceAVDAT Vektory a matice
AVDAT Vektory a matice Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Vektory x = x 1 x 2. x p y = y 1 y 2. y p Řádkový vektor dostaneme transpozicí sloupcového vektoru x
VícePřijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A,
Přijímací zkoušk do NMS MATEMATIKA, zadání A, jméno: V násldujících dsti problémch j z nabízných odpovědí vžd právě jdna správná. Zakroužkujt ji! Za každou správnou odpověď získát uvdné bod. Za nsprávnou
VíceMatice. a m1 a m2... a mn
Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích
VíceElectron Density. One-el. Functions. Traditional Ab initio. Model of independent electrons. Electron correlation neglected
CCSD(T) Stationary Schrödingr quation H Ψ = EΨ MP Elctron corrlation Expansion ovr Slatr dt. Φ= C0Ψ 0 + CSΨ S + CDΨ D + Non-rlativistic Hamiltonian Born-Oppnhimr approximaion occ Elctron Dnsity ρ( r) ϕ
VíceVYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................
VíceInterpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,
VíceDnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení
VíceMatematika 4 FSV UK, LS Miroslav Zelený
Matematika 4 FSV UK, LS 2017-18 Miroslav Zelený 13. Diferenční rovnice 14. Diferenciální rovnice se separovanými prom. 15. Lineární diferenciální rovnice prvního řádu 16. Lineární diferenciální rovnice
VíceLiteratura: Kapitola 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Metoda sítí v 1D. Myšlenka náhrada derivací diferenčními podíly Přibližné řešení okrajových úloh Aproximace vlastních čísel Literatura: Kapitola 2 d) ze skript Karel Rektorys:
VíceMatematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
VíceDiferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program
Program Diferenční rovnice Program Diferenční rovnice Diferenciální rovnice Program Frisch a Samuelson: Systém je dynamický, jestliže jeho chování v čase je určeno funkcionální rovnicí, jejíž neznámé závisí
VíceAplikovaná numerická matematika
Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních
VíceRovinná úloha v MKP. (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v. prostorové úlohy: u, v, w
Rovinná úloha v MKP Hledané deformační veličiny viz klasická teorie pružnosti (mohou být i jejich derivace!): rovinná napjatost a r. deformace (stěny,... ): u, v desky: w, ϕ x, ϕ y prostorové úlohy: u,
VíceZáklady matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé
VíceP 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =
1 Výpočet inverzní matice Věta 1 Necht P U elementární matice vzniklá el úpravou U Pak je P U regulární Důkaz: Protože elementární úprava U je invertovatelná, existuje el úprava U, která vrací změny U
VíceProgram SMP pro kombinované studium
Zadání příkladů k procvičení na seminář Program SMP pro kombinované studium Nejdůležitější typy příkladů - minimum znalostí před zkouškovou písemkou 1) Matice 1. Pro matice 1 0 2 1 0 3 B = 7 3 4 4 2 0
VíceZáklady maticového počtu Matice, determinant, definitnost
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n
VíceMA1: Cvičné příklady funkce: D(f) a vlastnosti, limity
MA: Cvičné příklady funkc: Df a vlastnosti, ity Stručná řšní Na zkoušc j samozřjmě nutné své kroky nějak odůvodnit. Rozsáhljší pomocné výpočty s tradičně dělají stranou, al bývá také moudré nějak naznačit
Více{ } ( ) ( ) ( ) ( ) r 6.42 Urč ete mohutnost a energii impulsu
Systé my, procsy a signály I - sbírka příkladů Ř EŠENÉPŘ ÍKLADY r 64 Urč t mohutnost a nrgii impulsu s(k 8 k ( ( s k Ab k, A, b, 6 4 4 6 8 k Obr6 Analyzovaný diskrétní signál Mohutnost impulsu k A M s(
Více1 ) 3, a 5 6 b ( 4. x+2 x, b) f(x)= sin 3x = 3 sin x 4 sin 3 x ] (užijte vzorce: sin(α + β), sin 2x a cos 2x) f 1 : y = x 1. f 1 : y = 3 + ln x 1
DOMÁCÍ ÚLOHY z MATEMATIKY VT) Opakování SŠ matmatiky Pomocí intrvalů zapišt nrovnosti: a), b) + >, c), d) > a),, b), 5), + ), c),, d), + ) Zjdnodušt výraz: a) 5 a a a ), b) a 5 6 b b 5 ) a b a a) a, a
VíceVektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace
Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi
Víceem do konce semestru. Obsah Vetknutý nosník, str. 8 Problém č.8: Průhyb nosníku - Ritzova metoda
Zápočtové problémy Na následujících stránkách naleznete druhou sérii zápočtových problémů věnovanou nosníkům. Ti, co ještě nemají žádný problém přidělený, si mohou vybrat libovolný z nich. Řešení můžete
Více2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012
2. Schurova věta Petr Tichý 3. října 2012 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci
VíceLWS při heteroskedasticitě
Stochastické modelování v ekonomii a financích Petr Jonáš 7. prosince 2009 Obsah 1 2 3 4 5 47 1 Předpoklad 1: Y i = X i β 0 + e i i = 1,..., n. (X i, e i) je posloupnost nezávislých nestejně rozdělených
Více, je vhodná veličina jak pro studium vyzařování energie z libovolného zdroje, tak i pro popis dopadu energie na hmotné objekty:
Radiomtri a fotomtri Vyzařování, přnos a účinky nrgi lktromagntického zářní všch vlnových délk zkoumá obor radiomtri, lktromagntickým zářním v optické oblasti s pak zabývá fotomtri. V odstavci Přnos nrgi
Více1 Projekce a projektory
Cvičení 3 - zadání a řešení úloh Základy numerické matematiky - NMNM20 Verze z 5. října 208 Projekce a projektory Opakování ortogonální projekce Definice (Ortogonální projekce). Uvažujme V vektorový prostor
Více(1) Známe-li u vyšetřovaného zdroje závislost spektrální emisivity M λ
Učbní txt k přdnáš UFY Tplné zářní. Zářní absolutně črného tělsa Tplotní zářní a Plankův vyzařovaí zákon Intnzita vyzařování (misivita) v daném místě na povrhu zdroj j dfinována jako podíl zářivého toku
Vícestránkách přednášejícího.
Předmět: MA 4 Dnešní látka Iterační metoda Jacobiova iterační metoda Gaussova-Seidelova iterační metoda Superrelaxační metoda (metoda SOR) Metoda sdružených gradientů Četba: Text o lineární algebře v Příručce
VíceUniverzita Karlova v Praze procesy II. Zuzana. Predikce
ne ve Náhodné 1 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze email: praskova@karlin.mff.cuni.cz 23.4.-7.5. 2010 ne ve 1 ne Outline 2 ve ne ve Definice: Nechť H je Hilbertův
Více1 Diference a diferenční rovnice
1 Diference a diferenční rovnice Nechť je dána ekvidistantní síť uzlů x 0, x 1,..., x n tj. h R, h > 0 takové, že x i = x 0 + ih, i = 0, 1,..., n. Číslo h se nazývá krok. Někdy můžeme uvažovat i nekonečnou
Vícea počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
VíceCo jsme udělali: Au = f, u D(A)
Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení
Více12. Křivkové integrály
12 Křivkové integrály Definice 121 Jednoduchou po částech hladkou křivkou v prostoru R n rozumíme množinu bodů [x 1,, x n ], které jsou dány parametrickými rovnicemi x 1 = ϕ 1 t), x 2 = ϕ 2 t), x n = ϕ
VíceAplikovaná numerická matematika - ANM
Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových
VíceKvaterniony P ipome me, ºe kvaterniony jsou ty dimenzionální algebra K nad reálnými ísly generovaná prvky {1, l, j, k}, které spl ují
Kvatrniony P ipom m, º kvatrniony jsou ty dimnzionální algbra K nad rálnými ísly gnrovaná prvky {1, l, j, k}, ktré spl ují l 2 = j 2 = k 2 = ljk = 1. První z gnrátor bývá ozna ován i, al abychom s vyhnuli
VíceSP2 01 Charakteristické funkce
SP 0 Chararisicé func Chararisicé func pro NP Chararisicé func pro NV Náhld Náhodnou proměnnou, nbo vor, L, n lz popsa funčními chararisiami: F, p, f číslnými chararisiami: E, D, A, A 4 Co s dá z čho spočía:
Více[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici
[1] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá se při řešení lineárních soustav... a v mnoha dalších aplikacích
VíceDiferenciální rovnice
Obyčejné diferenciální rovnice - studijní text pro cvičení v předmětu Matematika - 2. Studijní materiál byl připraven pracovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za podpory grantu IG ČVUT
Více7. Lineární vektorové prostory
7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární
VíceVektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,
Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),
VíceKapitola 11: Vektory a matice 1/19
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 2/19 Prostor R n R n = {(x 1,..., x n ) x i R, i = 1,..., n}, n N x = (x 1,..., x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i =
Vícevyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).
Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých
Více8 Matice a determinanty
M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou
VícePodobnostní transformace
Schurova věta 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci tak, aby se řešení úlohy
VícePROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti
PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx, y) = λ(x,
VíceUčební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost
VíceEUKLIDOVSKÉ PROSTORY
EUKLIDOVSKÉ PROSTORY Necht L je lineární vektorový prostor nad tělesem reálných čísel R. Zobrazení (.,.) : L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx,
Více15 Maticový a vektorový počet II
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.
Více(Poznámka: V MA 43 je věta formulována trochu odlišně.)
Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy: zúplnění prostoru funkcí přibližné řešení minim. úlohy metoda konečných prvků jiný pohled na zobecněné řešení stejný způsob numerické aproximace
Více1 Extrémy funkcí - slovní úlohy
1 Extrémy funkcí - slovní úlohy Příklad 1.1. Součet dvou kladných reálných čísel je a. Určete 1. Minimální hodnotu součtu jejich n-tých mocnin.. Maximální hodnotu součinu jejich n-tých mocnin. Řešení.
VíceÚvod do lineární algebry
Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky
VíceMatice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n
[1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem
VíceLiteratura: Kapitoly 3, 4 a 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Nehomogenní okrajové podmínky. Pokračování OÚ pro PDR (jen pro fajnšmekry). Jednoznačnost zobecněného řešení. Metoda sítí v 1D. Přibližné řešení okrajových úloh. Aproximace vlastních
Více1. Řešená konstrukce Statické řešení Výpočet průhybové čáry Dynamika Vlastní netlumené kmitání...
. Řešená konstrukce.... Statické řešení.... Výpočet průhybové čáry... 5. Dynamika.... Vlastní netlumené kmitání..... Jacobiho metoda rovinné rotace... 4.. Popis algoritmu... 4. Vynucené kmitání... 5 4.
Více1. Určíme definiční obor funkce, její nulové body a intervaly, v nichž je funkce kladná nebo záporná.
Matmatika I část II Graf funkc.. Graf funkc Výklad Chcm-li určit graf funkc můžm vužít přdchozích znalostí a určit vlastnosti funkc ktré shrnm do níž uvdných bodů. Můž s stát ž funkc něktrou z vlastností
Více5. Lokální, vázané a globální extrémy
5 Lokální, vázané a globální extrémy Studijní text Lokální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Definice 51 Řekneme, že f : R n R má v bodě a Df: 1 lokální maximum, když Ka, δ Df tak, že x Ka,
VícePříklady z kvantové mechaniky k domácímu počítání
Příklady z kvantové mchaniky k domácímu počítání (http://www.physics.muni.cz/~tomtyc/kvant-priklady.pdf (nbo.ps). Počt kvant: Ionizační nrgi atomu vodíku v základním stavu j E = 3, 6 V. Najdět frkvnci,
VíceAproximace posuvů [ N ],[G] Pro každý prvek se musí nalézt vztahy
Aproimace posuvů Pro každý prvek se musí nalézt vztahy kde jsou prozatím neznámé transformační matice. Neznámé funkce posuvů se obvykle aproimují ve formě mnohočlenů kartézských souřadnic. Například 1.
Více10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo
0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový
Více10 Funkce více proměnných
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap. 10: Funkce více proměnných 16 10 Funkce více proměnných 10.1 Základní pojmy Definice. Eukleidovskou vzdáleností bodů x = (x 1,...,x n ), y = (y 1,...,y
Více4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20
4. Trojúhelníkový rozklad 4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20 4. Trojúhelníkový rozklad p. 2/20 Trojúhelníkový rozklad 1. Permutační matice 2. Trojúhelníkové matice 3. Trojúhelníkový (LU) rozklad 4. Výpočet
Více1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
Vícematiceteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést
Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud
VíceOperace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
VíceMATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
Více