OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE"

Transkript

1 OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Jan Franců Obsah 1. Existence a jednoznačnost řešení Okrajové úlohy Stabilita řešení Autonomní systémy Literatura Úvod Tento učební text je určen pro studijní obor Matematické inženýrství. V druhém ročníku se v předmětu Matematická analýza 3 probírají obyčejné diferenciální rovnice. V 3. ročníku je zařazen předmět Parciální diferenciální rovnice. Protože parciální diferenciální rovnice navazují na obyčejné diferenciální rovnice, začátek semestru je věnován opakování a doplnění vybraných partií z obyčejných diferenciálních rovnic. Tento text zatím obsahuje pouze látku z obyčejných diferenciálních rovnic doplňující předmět Matematická analýza 3. Jako další literaturu lze doporučit učebnici [KaRa] a přehledy [PUM1] a [ZAM2] Autor

2 1. Věty o existenci a jednoznačnosti řešení V předchozích kapitolách jsme uvedli a využívali věty o existenci a jednoznačnosti řešení diferenciálních rovnic, aniž bychom se zabývali jejich důkazem. Tento nedostatek nyní napravíme. Jedná se o dva typy vět. První typ zaručuje pouze existenci řešení, tato věta se nazývá Peanova, druhý silnější typ zaručuje nejen existenci ale i jednoznačnost řešení počáteční úlohy, věta se nazývá Picardova. Moderní důkaz této věty je založen na Banachově principu kontrakce Větě o pevném bodu kontraktivního zobrazení. Ačkoliv případ rovnice prvního řádu je zahrnut v existenční větě pro rovnici vyššího řádu a také ve větě pro soustavu rovnic prvního řádu, z didaktického důvodu začneme důkazem věty pro rovnici prvního řádu. Důkazy nebo jejich náznaky lze najít např. v [ČeŽe], str. 95, 99, [Ž-FA1], str Banachovu větu lze najít také v [F-FA]. Rovnice prvního řádu Buď G oblast v rovině R 2 a (x 0, y 0 ) bod v oblasti G. Uvažujme počáteční úlohu pro rovnici prvního řádu y = f(x, y), y(x 0 ) = y 0, (1.1) kde f(x, y) je daná funkce definovaná v oblasti G. Připomeňme, že (tzv. klasickým) řešením úlohy (1.1) rozumíme funkci y(x) definovanou na otevřeném intervalu I = (a, b) obsahujícím bod x 0, která má spojitou derivaci na I, tj. y C 1 (I), a která ve všech bodech intervalu I splňuje rovnost y (x) = f(x, y(x)). Existenci a jednoznačnosti řešení úlohy lze vyšetřovat pomocí následujících dvou vět: Věta 1.1 (Peanova věta) Nechť funkce f(x, y) definovaná v G R 2 je spojitá v okolí bodu (x 0, y 0 ) G. Potom úloha (1.1) má řešení y(x) v okolí bodu x 0. Druhá věta je silnější, zaručuje navíc i jednoznačnost řešení: Věta 1.2 (Picardova věta) Nechť funkce f(x, y) definovaná na G je spojitá a navíc lipschitzovská v proměnné y v okolí bodu (x 0, y 0 ). Potom existuje okolí I bodu x 0 na kterém existuje právě jedno řešení úlohy (1.1). Důkazy obou vět spočívají v konstrukci posloupnosti přibližných řešení y n (x). O této posloupnosti (případně podposloupnosti) se dokáže, že konverguje a že její limita je řešením zkoumané úlohy. Důkaz druhé věty provedeme pomocí známé věty z teorie metrických prostorů: 2

3 Věta 1.3 (Banachova věta o pevném bodu kontraktivního zobrazení) Buď (P, ρ) úplný metrický prostor a T kontraktivní zobrazení na P, tj. zobrazení T : P P splňující podmínku kontrakce, tj. Lipchitzovu podmínku s konstantou c < 1: ρ(t (y 1 ), T (y 2 )) c ρ(y 1, y 2 ) y 1, y 2 P. Potom zobrazení T má pevný bod, tj. existuje y P takové, že T (y ) = y. Navíc, pro každé y 0 P posloupnost {y n } definovaná y n+1 = T (y n ) konverguje k y. Důkaz Picardovy věty 1.2. Viz také [ČeŽe] str. 95, [Ž-FA1] str Důkaz spočívá ve vhodné volbě metrického prostoru P, zobrazení T : P P a ověření předpokladů Banachovy věty. Nejprve úlohu přeformulujeme. Funkce y(x) je řešením úlohy (1.1), právě když y(x) = y 0 + x x 0 f(t, y(t)) dt. (1.2) Skutečně, pro spojitou funkci f(x, y) je uvedený integrál spojitá diferencovatelná funkce. Derivací vztahu (1.2) podle proměnné x, která se v integrálu vyskytuje pouze v horní mezi, dostáváme y = f(x, y). Navíc pro x = x 0 je integrál roven nule a počáteční podmínka y(x 0 ) = y 0 je splněna. Pravou stranu rovnosti (1.2) využijeme ke konstrukci zobrazení T : y T (y), kde T (y)(x) = y 0 + x x 0 f(t, y(t)) dt. (1.3) Z (1.2) plyne, že funkce y je řešením úlohy (1.1), právě když y je pevným bodem zobrazení T, tj. platí y = T (y ). Existence jednoznačného pevného bodu zobrazení T plyne z tvrzení výše uvedené Banachovy věty, musíme však ověříme její předpoklady: (a) zvolíme metrický prostor P s parametrem δ > 0 a zobrazení T dané (1.6). (b) dokážeme, že pro δ δ 1 operátor T zobrazuje P do P a (c) dokážeme, že pro δ δ 2 je operátor T kontraktivní. (a) Buď Q = x 0 a, x 0 + a y 0 b, y 0 + b omezené obdélníkové okolí bodu (x 0, y 0 ), které je celé obsaženo v G definičním oboru funkce f. Předpokládáme, že funkce f je spojitá na kompaktní (uzavřené omezené) množině Q G, proto je f omezená na Q nějakou konstantou M > 0, tj. platí f(x, y) < M pro (x, y) Q. Předpokládáme také, že funkce f je na množině Q lipschitzovská v y. Za metrický prostor (P, ρ), ve kterém bude řešení, zvolíme prostor spojitých funkcí y(x) na intervalu I δ = x 0 δ, x 0 + δ s hodnotami v intervalu y 0 b, y 0 + b, přičemž hodnotu parametru δ (0, a určíme později. Na metrickém prostoru P uvažujeme obvyklou maximovou metriku užívanou na prostorech spojitých funkcí ρ(y 1, y 2 ) = max x y 1 (x) y 2 (x). Zvolený metrický prostor (P, ρ) je už díky maximové metrice úplný. (b) Protože funkce f(x, y) je spojitá, pro spojité y(x) je složená funkce f(x, y(x)) také spojitá a tedy její integrál existuje. Hodnota T (y) je proto funkce spojitá na I δ pro každé δ (0, a. Nutno ještě zajistit, aby hodnoty funkce T (y) ležely uvnitř y 0 b, y 0 + b. Protože hodnoty funkce f(x, y) jsou ohraničené konstantou M, rozdíl T y y 0 můžeme odhadnout: x x (T (y))(x) y 0 = f(t, y(t)) dt f(t, y(t)) dt x x 0 M. x 0 x 0 3

4 Jestliže zvolíme δ δ 1 b/m, pak pro x I δ platí (T (y))(x) y 0 b a tedy hodnoty operátoru T leží v metrickém prostoru P. (c) Pro ověření podmínky kontraktivnosti zobrazení T potřebujeme odhadnout rozdíl T (y 1 ) T (y 2 ). Využijeme předpokladu, že funkce f(x, y) je lipschitzovská v proměnné y na obdélníku Q, tj. že existuje konstanta L > 0 taková, že f(x, y 1 ) f(x, y 2 ) L y 1 y 2 (x, y 1 ), (x, y 2 ) Q. (1.4) Pro libovolné funkce y 1, y 2 P platí x x T (y 1 )(x) T (y 2 )(x) = f(t, y 1 (t)) dt f(t, y 2 (t)) dt x 0 x 0 x f(x, y 1 (t)) f(x, y 2 (t)) dt x x 0 L max y 1 (t) y 2 (t). x t 0 Zvolíme-li δ δ 2 < c/l s konstantou c (0, 1), potom pro každé x I δ platí max x (T (y 1 ))(x) (T (y 2 ))(x) c max y 1 (x) y 2 (x), x což je podmínka kontraktivnosti zobrazení T. Nyní položíme δ = min {a, b/m, c/l}. Z předchozích odhadů plyne, že zobrazení T je kontraktivní v úplném metrickém prostoru P s maximovou metrikou a má tedy pevný bod y = T (y ). Tato funkce y je hledaným řešením naší počáteční úlohy. Připomeňme ještě konstrukci přibližných řešení y n, která je součástí důkazu Banachovy věty, tuto konstrukci lze využít k výpočtu řešení. Za počáteční aproximaci y 0 (x) zvolíme konstantní funkci rovnu stejně označené hodnotě počáteční podmínky y 0. Další hodnoty získáme iteracemi y 1 = T (y 0 ), y 2 = T (y 1 ) = T (T (y 0 )) T 2 (y 0 ), y 3. = T (y 2 ) = T (T 2 (y 0 )) = T 3 (y 0 ),. y n+1 = T (y n ) = T (T n (y 0 )) = T n+1 (y 0 ). (1.5) Konvergence takto sestrojené posloupnosti {y n } a skutečnost, že limita y (x) je pevným bodem, je obsahem důkazu Banachovy věty. Poznámky. Pokud funkce f(x, y) má parciální derivaci podle y, potom předpoklad, že funkce f(x, y) je lipschitzovská v y znamená, že tato derivace je ohraničená konstantou lipschitzovskosti L: f (x, y) y L. Skutečně, podle věty o střední hodnotě platí f(x, y 1 ) f(x, y 2 ) = f y (x, ξ)(y 1 y 2 ) pro nějaké ξ z intervalu (y 1, y 2 ) nebo (y 2, y 1 ). Pokud tedy derivace f existuje a je omezená, y funkce f(x, y) je lipschitzovská v y. Proto se často podmínka lipschitzovskosti v proměnné y nahrazuje předpokladem spojitosti parciální derivace funkce f(x, y) podle y, z níž už 4

5 plyne omezenost této parciální derivace a tím i lipschitzovskost. Protože tvrzení věty dává pouze existenci řešení v okolí bodu (x 0, y 0 ) stačí jenom lokální lipschitzovskost. Věta dává pouze existenci řešení v intervalu I. Pokud v krajním bodě okolí jsou opět předpoklady splněny, existuje řešení i v tomto bodě. Díky jednoznačnosti lze obě řešení lze navázat. Pokud jsou předpoklady splněny v každé bodě oblasti G, lze řešení protáhnout na maximální interval, dokud graf řešení zůstává v oblasti G. Důkaz Peanovy věty je založen na následujícím tvrzení, viz např. [PUM1], str. 610: Věta 1.4 Arzelàova-Ascoliho věta Buď {y n (x)} n posloupnost funkcí definovaných na intervalu I, které jsou: stejně omezené, tj. existuje M > 0, že pro každé x I a každé n N platí y n (x) M a stejně spojité, tj. pro každé ε > 0 existuje δ > 0, že pro každé x 1, x 2 I a n N x 1 x 2 < δ = y n (x 1 ) y n (x 2 ) < ε. Potom posloupnost {y n } obsahuje podposloupnost {y n }, která konverguje stejnoměrně na celém intervalu I k nějaké spojité funkci y. Poznámky. Předpoklad, že funkce jsou stejně omezené (také stejnoměrně omezené), znamená, že všechny funkce jsou ohraničeny stejnou konstantou M > 0 nezávislou na n. V definici stejné spojitosti (také rovnomocně spojité) se pro každé ε > 0 vyžaduje δ > 0 univerzální pro všechny funkce y n (x), tj. konstanta δ závisí pouze na ε a nezávisí ani na n ani na x 1, x 2. Při stejnoměrné spojitosti může být δ pro každou funkci y n jiné a v (obyčejné) spojitosti se δ může měnit i s proměnnou x 1. Idea důkazu Peanovy věty. (Viz také [ČeŽe] str.99., [Ž-FA1] str. 148 a [Ž-vk] str. 47). Sestrojíme posloupnost přibližných řešení y n (x) počáteční úlohy (1.1) na intervalu I = x 0, x 0 + a. Dokážeme že tato posloupnost splňuje předpoklady Arzelàovy-Ascoliho věty. Podle této věty posloupnost {y n } obsahuje podposloupnost {y n } {y n }, která konverguje stejnoměrně na intervalu I k nějaké funkci y (x). Zbývá dokázat, že limita y (x) je řešením úlohy (1.1). Podobně jako v předchozím důkazu využijeme skutečnosti, že funkce y(x) je řešení počáteční úlohy (1.1) jestliže y(x) = y 0 + x x 0 f(t, y(t)) dt. (1.6) Tento vztah obsahuje neznámou funkci na obou stranách, nelze ho tedy využít pro definici řešení y. Položíme-li pro δ > 0 { y0 pro x x 0, x 0 + δ, y δ (x) = y 0 + x δ (1.7) x 0 f(t, y δ (t)) dt pro x > x 0 + δ, máme funkci y δ definovanou na intervalu x 0, x 0 +a. Skutečně, pro x x 0, x 0 +δ funkci y δ nevyužíváme. Při výpočtu hodnoty funkce y δ v druhém intervalu x (x 0 +δ, x 0 +2δ se v integrálu vyskytují pouze hodnoty funkce y δ (x) z prvního intervalu (x 0, x 0 +δ. Podobně při výpočtu hodnoty funkce y δ v k + 1 intervalu x (x 0 + kδ, x 0 + (k + 1)δ se v integrálu vyskytují pouze hodnoty y δ (x) z předchozího intervalu (x 0 + (k 1)δ, x 0 + kδ. Tím je funkce y δ definovaná na celém intervalu x 0, x 0 + a. 5

6 Posloupnost {y n } přibližných řešení získáme například tím, že v (1.7) volíme δ = 1/n: { y0 pro x x 0, x n y n =, y 0 + x 1/n x 0 f(t, y n (t)) dt pro x > x (1.8) n Potřeba ověřit předpoklady Arzelàovy-Ascoliho věty. Pro x < x odhad platí. n Protože funkce f(x, y) je spojitá, v okolí (x 0, y 0 ) je omezená, tj. f(x, y) M a pro x x platí n x 1/n y n (x) y 0 + f(t, y n (t)) dt y 0 + am. x 0 Tento odhad dává, že funkce y n jsou stejně omezené na intervalu x 0, x 0 + a. Ověřme ještě, že funkce jsou stejně spojité. Pro x 1, x 2 > x platí odhad n x2 1/n y n (x 2 ) y n (x 1 ) = f(t, y n (t)) dt M x 2 x 1 x 1 1/n z kterého plyne stejná spojitost funkcí y n, stačí pro ε > 0 položit δ = ε/m. Odhad platí i v případě, kdy x 1 nebo x 2 je menší než x n Podle Arzelàovy-Ascoliho věty tedy existuje vybraná podposloupnost {y n }, která stejnoměrně konverguje ke spojité funkci y. A protože funkce y n jsou stejně spojité, pro jejich limitu y z (1.8) plyne (1.7), y je tedy řešením. Analogickým postupem lze dokázat existenci řešení i v levém okolí bodu x 0. Poznámka. Poznamenejme, že v tvrzení Arzèlovy-Ascoliho věty není jednoznačnost limity y vybrané podposloupnosti {y n }, lze vybrat různé podposloupnosti konvergující k různým limitám, a proto řešení y (x) není určeno jednoznačně. Také je vidět, že spojitost funkce f(x, y) je podstatná, lokální omezenost funkce f(x, y) odhad f(x, y) < M nestačí. Řešitelnost soustav rovnic prvního řádu (SODR1) Počáteční úlohu pro soustavu (obecně nelineárních) rovnic prvního řádu lze pomocí vektorové symboliky zapsat ve tvaru y = f(x, y) y(x 0 ) = γ, (1.9) kde f (f 1,..., f n ) : I R n R n a γ = (γ 1,..., γ n ) R n. Řešením soustavy na intervalu I R je potom vektorová funkce y (y 1,..., y n ) : I R n taková, že každé y i C 1 (I) a rovnosti v (1.9) platí pro všechna x I. Tato úloha je formulována podobně jako úloha (1.1). O její řešitelnosti platí věty analogické větám Peanově a Picardově: Věta 1.5 (o existenci a jednoznačnosti řešení) Nechť každá složka f i (x, y 1,..., y n ) vektorové funkce f(x, y) je spojitá v okolí bodu (x 0, γ). Potom existuje řešení úlohy (1.9) v okolí x 0. Nechť každá složka f i (x, y 1,..., y n ) vektorové funkce f(x, y) je navíc i lipschitzovská v proměnných y 1,..., y n v okolí (x 0, γ 1,..., γ n ). Potom řešení y(x) úlohy (1.9) je určeno jednoznačně. 6

7 Důkaz věty Picardovy (i Peanovy) lze snadno zobecnit pro případ soustavy rovnic. Vektorová funkce y(x) (y 1 (x),..., y n (x)) je řešením úlohy (1.9), právě když platí pro všechna x I platí rovnost y(x) = γ + x x 0 f(t, y(t)) dt, tj. y i (x) = γ i + x x 0 f i (t, y 1 (t),..., y n (t)) dt. (1.10) Opět využijeme Banachovu větu o pevném bodu kontraktivního zobrazení. Buď okolí Q = x 0 a, x 0 + a γ 1 b, γ 1 + b... γ n b, γ n + b bodu (x 0, γ) obsaženo v definičním oboru G R n+1 funkcí f i (x, y). Za metrický prostor P vezmeme prostor vektorových funkcí spojitých na intervalu I δ = x 0 δ, x 0 + δ a ležících v Q: P = { y = (y 1,..., y n ) y i C 0 (I δ ), y i (x) γ i b pro i = 1,..., n }, přičemž hodnotu δ (0, a určíme později. Na tomto prostoru definujeme metriku ρ(y, z) = max i max y i (x) z i (x). x Zvolený prostor je v dané metrice úplný. Dále postupujeme analogicky: pomocí (1.10) definujeme operátor T, jehož pevný bod je řešením (1.9), ukážeme, že pro malá δ δ 1 tento operátor zobrazuje metrický prostor P do sebe a pro malá δ δ 2 zobrazení T je kontraktivní. Potom už stačí jen zvolit δ = min (δ 1, δ 2 ) a z Banachovy věty už plyne existence jediného pevného bodu a odtud i existence a jednoznačnost řešení naší úlohy. Řešitelnost rovnic vyšších řádů (ODRn) Počáteční úlohu pro rovnici n-tého řádu zapisujeme ve tvaru y (n) = f(x, y, y, y,..., y (n 1) ), y (k) (x 0 ) = γ k k = 0, 1,..., n 1. (1.11) Připomeňme, že funkce y(x) je řešením úlohy (1.11) na intervalu I jestliže y C n (I), jsou splněny podmínky y (k) (x 0 ) = γ k pro k = 0, 1,..., n 1 a rovnost y (n) = f(x, y(x), y (x),..., y (n 1) (x)) platí na celém intervalu I. O existenci a jednoznačnosti řešení této úlohy vypovídá následující věta: Věta 1.6 (o existenci a jednoznačnosti řešení) Nechť funkce f(x, ξ 0, ξ 1,..., ξ n 1 ) je spojitá v okolí bodu (x 0, γ 0, γ 1,..., γ n 1 ). Potom existuje řešení úlohy (1.11) v okolí bodu x 0. Dále nechť f(x, ξ 0, ξ 1,..., ξ n 1 ) je navíc i lipschitzovská v proměnných ξ 0, ξ 1,..., ξ n 1 v okolí bodu (x 0, γ 0, γ 1,..., γ n 1 ). Potom řešení y(x) úlohy (1.11) je i jednoznačné. Důkaz. Úlohu (1.11) převedeme na úlohu (1.9) a využijeme větu o existenci a jednoznačnosti řešení soustavy rovnic. Pomocí transformace y 1 := y, y 2 := y, y 3 := y,..., y n := y (n 1) 7

8 úloha (1.11) přejde na soustavu n rovnic prvního řádu y 1 = y 2 y 1 (x 0 ) = γ 0 y 2 = y 3 y 2 (x 0 ) = γ y n 1 = y n y n 1 (x 0 ) = γ n 2 y n = f(x, y 1, y 2,..., y n ) y n (x 0 ) = γ n 1. (1.12) Podle předpokladu je každá z funkcí pravé strany tohoto systému spojitá, případně i lipschitzovská v ξ 0, ξ 1,..., ξ n 1. Proto podle Věty 1.5 o existenci a jednoznačnosti řešení soustav existuje jediné řešení y(x) = (y 1 (x),..., y n (x)) soustavy (1.12), vyhovující uvedeným počátečním podmínkám. První složka y 1 (x) tohoto řešení je současně řešením úlohy (1.11) 8

9 2. Okrajové úlohy Zatím jsme se zabývali počátečními úlohami. Rovnice n-tého řádu, nebo soustava n rovnic prvního řádu byla doplněna n podmínkami v jednom bodě x 0. Diferenciálními rovnicemi obvykle modelujeme situace z technické praxe. Rovnice, ve kterých nezávislá proměnná x má význam času obvykle vedou na počáteční úlohu pro modelování situace v čase x > x 0 rovnici musíme doplnit informacemi o stavu v čase x 0, z kterého vycházíme. V technické praxi se však vyskytují i situace, které vedou na tzv. okrajové úlohy. Jako příklad uveďme deformaci nosníku. Při deformaci nosníku průhyb popisuje proměnná u(x), přičemž x probíhá interval I = a, b proměnná x zde má význam prostorové souřadnice. Rovnici, kterou uvažujeme uvnitř intervalu I, musíme doplnit informací o situaci na koncích nosníku, tj. v bodech a, b. V případě rovnice nosníku, která je čtvrtého řádu, rovnici doplníme čtyřmi podmínkami: dvěma v bodě a a dvěma v bodě b. U počáteční úlohy má smysl zadávat derivace v jednom bodě; každá rozumná soustava n podmínek pro hodnoty n derivací (nultého až n-1 řádu) tyto hodnoty určuje. V případě okrajových úloh nutno zadávat také v koncovém bodě hodnoty případně a derivace neznámé, má však smysl zadávat také podmínky ve tvaru kombinace hodnot derivací: například u(a) + u (a) = A. Na rozdíl od počátečních úloh, ve kterých je v podstatě jediná možnost jak zadat počáteční podmínky v jednom bodě, v případě okrajových úloh lze tedy zadat okrajové podmínky mnoha různými způsoby. Z hlediska podmínek existence a jednoznačnosti řešení jsou okrajové úlohy obtížnější: zatímco počáteční úloha (pro rozumnou funkci f) má řešení pro libovolné počáteční podmínky, v případě okrajové úlohy však úloha může mít pro některé hodnoty okrajových podmínek právě jedno řešení, zatímco pro jiné však nemá žádné řešení, případně má řešení nekonečně mnoho. Jako příklad uveďme jednoduchou lineární rovnici y + y = 0, y(a) = A y(b) = B. Obecné řešení má tvar y(x) = c 1 cos x + c 2 sin x. Položíme-li a = A = 0, řešení má tvar y(x) = c 2 sin x. Pokud b není násobkem π, pro libovolné B najdeme právě jedno řešení. Pokud však b = π a B 0, podmínku y(π) c 2 sin π = B nelze splnit žádnou volbou c 2 řešení tedy neexistuje. Konečně je-li B = 0, podmínka je splněna pro každé c 2 řešení je tedy nekonečně mnoho. Navíc okrajové úlohy jsou složitější také z hlediska numerického výpočtu. V případě počáteční úlohy, počáteční podmínka určuje hodnotu řešení v x 0 a hodnoty v dalších bodech x i postupně dopočítáváme; úloha je lokální, můžeme kdykoliv skončit. V případě okrajové úlohy rovnici např. diskretizujeme pomocí dělení a = x 0 < x 1 <... < x n = b. Dostáváme tak soustavu rovnic pro neznámé y 0, y 1,..., y n (y i y(x i )). Řešení dostaneme až po vyřešení celé soustavy, okrajová úloha je i v tomto smyslu globální. Okrajové úloha pro rovnici druhého řádu Budeme se zabývat rovnicí druhého řádu y = f(x, y, y ) (2.1) 9

10 na intervalu (a, b) se spojitou funkcí f(x, ξ, η). Různé formulace okrajových úloh Rovnici (2.1) musíme doplnit dvěmi podmínkami; po jedné v koncových bodech x = a a x = b. Například v bodě a můžeme předepsat: hodnotu y(a) = A tzv. Dirichletova podmínka, derivaci y (a) = A tzv. Neumannova podmínka, nebo jejich kombinaci y (a) + c y(a) = A tzv. Newtonova podmínka. Fyzikální význam podmínek. Pokud neznámá y(x) má význam teploty v rovnici pro vedení tepla (ustálený stav) v tyči a, b, potom podmínka y(a) = A má význam předepsané teploty, například y(a) = 0 dosáhneme ponořením konce a do nádoby se směsí vody a ledu. Podmínka y (a) = A znamená předepsaný tepelný tok, například y (a) = 0 znamená tepelně izolovaný konec a tyče. Také v druhém koncovém bodě b předepíšeme jednu podmínku z uvedených typů. Pokud předepisujeme na obou koncích Dirichletovu (resp. Neumannovu, Newtonovu) podmínku, mluvíme o Dirichletově (resp. Neumannově, Newtonově) úloze. Pokud na obou koncích předepíšeme různé typy podmínek, například y(a) = A a y (b) = B mluvíme o smíšené úloze. Všechny uvedené typy podmínek lze zapsat ve tvaru α a y (a) + β a y(a) = A α b y (b) + β b y(b) = B, (2.2) přičemž koeficienty α a, β a a α b, β b aby podmínky nedegenerovaly nesmějí být současně nulové, což lze například zapsat podmínkou α a + β a > 0 α b + β b > 0. (2.3) Skutečně, volbou α a = 0 a β a = 1 dostáváme Dirichletovu podmínku a volbou α a = 1 a β b = 0 Neumannovu podmínku na konci a a podobně na konci b. Obecněji lze uvažovat také podmínky ve tvaru nelineární kombinace, jako příklad uveďme (y (a)) 2 + (y(a)) 2 = 1 nebo y (a)y(a) = 1 nebo y (a) = sin(y(a)). Okrajová úloha pro lineární rovnici O existenci a případné jednoznačnosti řešení okrajové úlohy nelze obecně snadno rozhodnout. Jak lze očekávat, nejvíce prozkoumány jsou rovnice lineární. Obecné řešení lineární rovnice druhého řádu L y y + a 1 (x) y + a 0 (x) y = b(x) lze zapsat ve tvaru y(x) = y p (x) + c 1 u 1 (x) + c 2 u 2 (x) c 1, c 2 R, (2.4) kde y p (x) je partikulární řešení, tj. libovolné řešení rovnice s pravou stranou Ly = b a u 1 (x), u 2 (x) dvě nezávislá řešení rovnice bez pravé strany tj. rovnice Ly = 0. Uvažujme Dirichletovu úlohu, tj. podmínky y(a) = A a y(b) = B. Dosazením obecného řešení do okrajových podmínek dostáváme y(a) = y p (a) + c 1 u 1 (a) + c 2 u 2 (a) = A, y(b) = y p (b) + c 1 u 1 (b) + c 2 u 2 (b) = B. 10

11 Je to soustava dvou lineárních rovnic pro konstanty c 1, c 2 s maticí soustavy ( ) u1 (a) u 2 (a). u 1 (b) u 2 (b) Pokud je tato matice regulární, soustava má právě jedno řešení, které určuje konstanty c 1, c 2 v řešení okrajové úlohy. Pokud matice regulární není, soustava a tím i okrajová úloha buď řešení nemá, nebo jich má nekonečně mnoho. Také v případě obecných lineárních podmínek (2.2) tyto podmínky vedou na soustavu lineárních rovnic pro konstanty c 1, c 2 s maticí soustavy ( ) αa u 1(a) + β a u 1 (a) α a u 2(a) + β a u 2 (a) α b u 1(b) + β b u 1 (b) α b u. (2.5) 2(b) + β b u 2 (b) Opět řešitelnost okrajové úlohy závisí na této matici; pokud je regulární, existují jediné konstanty c 1, c 2 a i okrajová úloha má právě jedno řešení pro každé hodnoty A, B. Pokud regulární není, pro některá A, B řešení existuje nekonečně mnoho, pro ostatní neexistuje. Poznamenejme, že v případě počáteční úlohy příslušná matice soustavy rovnic pro konstanty c 1, c 2 je matice Wronského ( ) u1 u 2 W [u 1, u 2 ](x 0 ) = (x u 1 u 0 ), 2 která je regulární. Proto počáteční úloha má vždy právě jedno řešení. Rovnice v divergentním tvaru V případě okrajových úloh se často studují lineární rovnice druhého řádu zapsané v tzv. divergentním tvaru: [p(x) y ] + q(x)y = f(x) x (a, b) (2.6) s koeficienty p(x) α > 0 a q(x) > 0. Pro jednoduchost uvažujme Dirichletovu úlohu, tj. okrajové podmínky y(a) = A a y(b) = B. Lze uvažovat i Neumannovy, Newtonovy nebo smíšené podmínky. Vynásobíme rovnici tzv. testovací funkcí v C 1 (a, b) splňující v(a) = 0 a v(b) = 0 a integrujeme přes I = (a, b). První integrál převedeme pomocí integrace per-partes [p I y ] v dx = p I y v dx. Dostáváme tak identitu b a [p y v + q y v] dx = b a f v dx, (2.7) která umožňuje zavést pojem tzv. zobecněného řešení: Funkci y(x) nazveme zobecněným řešením okrajové úlohy (2.6), jestliže y má integrovatelnou derivaci, splňuje okrajové podmínky y(a) = A, y(b) = B a splňuje integrální identitu (2.7) pro každé v, které má také integrovatelnou derivaci a splňuje nulové okrajové podmínky v(a) = v(b) = 0. Pomocí výsledků funkcionální analýzy lze dokázat, že za uvedených předpokladů má uvedená okrajová úloha právě jedno řešení. Okrajová úloha pro rovnici čtvrtého řádu Rovnici čtvrtého řádu y (4) = f(x, y, y, y, y ) 11

12 na intervalu (a, b) nutno doplnit čtyřmi podmínkami. Obvykle zadáváme dvě podmínky v bodě x = a a dvě v x = b. Tyto podmínky svazují hodnoty a derivace neznámé y, y, y, y v krajních bodech, podmínky mohou být libovolné, musí však být navzájem nezávislé. Jako příklad uveďme rovnici popisující deformaci tenkého nosníku y xxxx = f, ve které neznámá y(x) má význam průhybu nosníku. V koncovém bodě x = a musíme zadat dvě z čtyř následujících podmínek y(a) = A 0, y (a) = A 1, y (a) = A 2, y (a) = A 3. Přitom podmínky y(a) = 0 a y (a) = 0 popisují vetknutý konec, y(a) = 0 a y (a) = 0 podepřený konec a y (a) = 0 a y (a) = 0 volný konec. Lze také předepsat kombinace těchto podmínek, například podmínky y (a) + y(a) = A a y = 0 popisují pružné podepření. Stejným způsobem předepisujeme také podmínky na konci b. Řešitelnost okrajové úlohy pro lineární rovnici Opět v obecném případě je obtížné odvodit jednoduché podmínky zaručující existenci a případně i jednoznačnost řešení. Uvažujme rovnici Ly = f s lineárním operátorem čtvrtého řádu Ly = y (4) + a 3 (x) y (3) + a 2 (x) y + a 1 (x) y + a 0 (x) y a spojitými koeficienty a 3 (x), a 2 (x), a 1 (x), a 0 (x). Víme, že obecné řešení této rovnice má tvar y(x) = y p (x) + c 1 u 1 (x) + c 2 u 2 (x) + c 3 u 3 (x) + c 4 u 4 (x) c 1, c 2, c 3, c 4 R, kde y p (x) je partikulární řešení rovnice Ly = f a u 1 (x), u 2 (x), u 3 (x), u 4 (x) je čtveřice nezávislých řešení rovnice Ly = 0. Opět dosazením do okrajových podmínek dostáváme soustavu rovnic. Regularita matice této soustavy analog Wronského matice určuje existenci řešení dané okrajové úlohy. Uvažujme například okrajové podmínky y(a) = A 1, y (a) = A 2, y(b) = B 1, y (b) = B 2, které popisují situaci, kdy oba konce nosníku jsou vetknuté. Dosazením tvaru obecného řešení do okrajových podmínek dostáváme soustavu čtyř lineárních rovnic pro konstanty c 1, c 2, c 3, c 4 s maticí soustavy 12 u 1 (a) u 2 (a) u 3 (a) u 4 (a) u 1(a) u 2(a) u 3(a) u 4(a) u 1 (b) u 2 (b) u 3 (b) u 4 (b) u 1(b) u 2(b) u 3(b) u 4(b).

13 Pokud je tato matice regulární, uvedená okrajová úloha má právě jedno řešení pro libovolné hodnoty A 1, A 2, B 1, B 2. Vícebodové úlohy a další poznámky Dosud jsme uvažovali počáteční úlohu, kdy všechny podmínky jsou zadány v jednom bodě a okrajovou úlohu, ve které je zadána část podmínek v bodě a a zbývající v bodě b, řešení rovnice přitom hledáme na intervalu a, b. Dalším zobecněním jsou úlohy vícebodové, kdy podmínky jsou zadány ve třech nebo více bodech počet podmínek přitom musí být vždy roven řádu rovnice. Jinou možností je rovnice na intervalu rozděleného na několik sousedních podintervalů. Ve styčných bodech jsou zadány hodnoty nebo spojitý přechod hodnot derivací, případně jejich zadané skoky. Jako příklad uveďme rovnici, která modeluje situaci nosníku vetknutého na koncích a podepřeného uprostřed pilířem. Situaci modeluje rovnice y (4) + Ky = f na intervalu a, b s vnitřním bodem s přičemž a < s < b. Splnění rovnice vyžadujeme uvnitř intervalů (a, s) a (s, b). Úloha představuje soustavu dvou úloh pro rovnice čtvrtého řádu (na intervalech (a, s) a (s, b). Proto potřebujeme 2 4 = 8 podmínek. Skutečnost, že nosník je vetknutý v koncových bodech a, b popisují dvě dvojice podmínek y(a+) = A 0, y (a+) = A 1, y(b ) = D 0, y (b ) = D 1. Ve středu s podpora určují průhyb nosníku, tj. hodnotu řešení y(s) = S s. Tato podmínka však představuje dvě podmínky, protože se týká řešení na dvou intervalech (a, s) i (s, b). Konečně toto podepření představují kloub, kterým spojitě přecházejí první a druhé derivace y (s ) = y (s+) y (s ) = y (s+), čímž máme potřebných 8 podmínek, které jednoznačně určují řešení. Poznámka. S touto situací jsme se setkali při definici kubického splajnu. Také pro soustavy ODR lze formulovat okrajové i vícebodové úlohy. 13

14 3. Stabilita řešení diferenciálních rovnic Stabilita řešení (také rovnic, úloh, metod atd.) je důležitá vlastnost, která vypovídá a tom, jak je hodnota řešení citlivá na změnu dat. Už jsme se s ní setkali v případě SLR (soustavy lineárních rovnic Ax = b), u nichž se zvažuje zda je soustava dobře nebo špatně podmíněná. Obecně lze stabilitu charakterizovat větou: malé změny dat (koeficientů, parametrů) vyvolají malou změnu řešení. Malost změn obvykle charakterizujeme pomocí tzv. ε-δ symboliky, se kterou jsme se setkali při definici limity funkce: pro každé ε > 0 existuje δ > 0, že pokud se data změní o méně než δ, řešení se změní o méně než ε. V jednotlivých případech však nutno specifikovat, která data měníme a jak změnu (dat i řešení) měříme. Definice spojitosti funkce f(x) v bodě x 0 je vlastně zvláštním druhem stability funkce f při změně x. Stabilita řešení počáteční úlohy ODR1 Nejdříve budeme sledovat závislost řešení obyčejné diferenciální rovnice prvního řádu na změnách počáteční podmínky: zda malá změna počáteční podmínky vyvolá malou změnu řešení. Přesněji, hledáme rozsah δ počáteční podmínky, která zaručí předem danou přesnost ε řešení. Uvažujme diferenciální rovnici prvního řádu y = f(x, y) x I (3.1) na intervalu I s počáteční podmínkou v bodě x 0 I. Při těchto úvahách obvykle I = x 0, ). Dále buď y 0 (x) řešení této počáteční úlohy na intervalu I. Aby následující definice měla smysl, předpokládáme, že rovnice (3.1) má také řešení na celém intervalu I i pro počáteční podmínky v x 0 s hodnotami v určitém δ-okolí hodnoty y 0 (x 0 ). Obvykle předpokládáme také, že tato řešení jsou svojí počáteční podmínkou určeny jednoznačně. Definice 3.1 Řešení y 0 (x) rovnice (3.1) nazveme stabilní na intervalu I vzhledem k počáteční podmínce v bodě x 0, jestliže pro každé ε > 0 existuje δ > 0 takové, že pro každé řešení y(x) rovnice (3.1) platí následující implikace: y(x 0 ) y 0 (x 0 ) < δ = y(x) y 0 (x) < ε x I. (3.2) Poznámky. Tato definice popisuje vlastnost: pokud se počáteční podmínka v x 0 změní o méně než δ, potom také řešení na celém intervalu I se změní a o méně než ε. Této vlastnosti se říká obvykle ljapunovská stabilita. Řekneme, že řešení y 0 je stabilní na I, jestliže je stabilní vzhledem k počáteční podmínce v každém x 0 I. Dále řekneme, že rovnice (3.1) je stabilní na I, jestliže všechna její řešení jsou stabilní. Někteří autoři, viz [KaRa], zavádějí další druhy stability, například stejnoměrnou stabilitu, kdy v definici požadujeme stabilitu vzhledem ke všem bodům x 0, přičemž δ závisí pouze na ε (nezávisí na bodě x 0 ). Vedle stabilního řešení zavedeme ještě pojem atraktivního řešení, které je stabilní a navíc přitahuje blízká řešení: 14

15 Definice 3.2 Řešení y 0 (x) rovnice (3.1) nazveme atraktivní (nebo přitažlivé) v počáteční podmínce x 0 pro x, jestliže každé blízké řešení (tj. pro řešení y(x) rovnice (3.1) splňující y(x 0 ) y 0 (x 0 ) < δ pro vhodné δ > 0) platí y(x) y 0 (x) 0 pro x. Poznamenejme, že stabilní řešení ještě nemusí být atraktivní a naopak existují řešení atraktivní podle této definice, které nejsou stabilní. Proto někteří autoři požadují, aby atraktivní řešení bylo už stabilní. Obvykle uvažujeme o stabilitě řešení na intervalu I = x 0, ) a atraktivnosti (přitažlivosti) řešení pro x. Analogicky lze definovat stabilitu na libovolném intervalu I = (a, b) obsahujícím x 0 a také atraktivitu řešení pro x nebo x blížící se k jednomu z koncových bodů a nebo b intervalu I = (a, b). Cvičení. Zkoumejte stabilitu a atraktivitu řešení rovnic z předchozích částí. Stabilita řešení lineárních rovnic Za předpokladu, že funkce a(x) i b(x) jsou spojité na intervalu I = x 0, ), obecné řešení lineární rovnice prvního řádu y + a(x)y = b(x) lze zapsat ve tvaru y(x) = y p (x) + cu(x), kde y p je partikulární řešení a u(x) je řešení rovnice bez pravé strany y + a(x)y = 0. Při zkoumání stability konkrétního řešení y 0 (x) je rozdíl y(x) y 0 (x) roven násobku řešení u(x). Všechna řešení jsou proto z hlediska stability stejná: buď jsou všechna stabilní, nebo všechna nestabilní. Navíc stabilita nezávisí na partikulárním řešení y p (x), ale jenom na funkci u(x). Proto se v obvykle zkoumá stabilita nulového řešení rovnice bez pravé strany; je-li toto řešení stabilní, jsou stabilní všechna řešení včetně všech řešení rovnice s pravou stranou. Dále platí, jestliže řešení u(x) je omezené (a u(x 0 ) 0), je každé řešení y 0 (x) stabilní, tj. rovnice je stabilní. Ze stejného důvodu jsou také všechna řešení atraktivní, nebo žádné není atraktivní, záleží opět jenom na u(x). Jestliže u(x) 0 pro x, budou také všechna řešení atraktivní. Stabilita soustav diferenciálních rovnic prvního řádu Soustavu n diferenciálních rovnic prvního řádu na intervalu I = (a, ) s počáteční podmínkou v bodě x 0 I pro řešení y(x) (y 1 (x),..., y n (x)) T zapisujeme ve tvaru y 1 = f 1 (x, y 1,..., y n ). y 1 (x 0 ) = γ 1,. y n = f n (x, y 1,..., y n ) y n (x 0 ) = γ n. (3.3) Buď y 0 (x) řešení počáteční úlohy (3.3) definované na intervalu I = (a, ) obsahujícím bod x 0. Aby definice měla smysl, budeme předpokládat, že uvedená soustava rovnic má řešení na celém intervalu I i pro počáteční podmínky v jistém okolí hodnoty y(x 0 ), proto předpokládáme opět, že funkce f i (x, ξ 1,..., ξ n ) vystupující v pravých stranách rovnic jsou spojité a lipschitzovské v proměnných ξ 1,..., ξ n. 15

16 Zapíšeme-li soustavu pomocí vektorové symboliky y = f(x, y) y(x 0 ) = γ dostáváme formálně stejný tvar jako v případě rovnice prvního řádu. Definice stability a atraktivity řešení snadno přeneseme z případu jedné rovnice na případ soustavy rovnic. Pouze rozdíl hodnot y(x) y 0 (x) musíme měřit jako vzdálenost vektorů, například pomocí maximové normy (vzdálenosti) y y = max{ y 1,..., y n }. Lze užít také součtovou normu y 1 = n i=1 y i nebo eukleidovskou y 2 = (y y 2 n) 1/2. Definice 3.3 Řešení y 0 (x) počáteční úlohy (3.3) nazveme stabilní na intervalu I vzhledem k počáteční podmínce v bodě x 0, jestliže pro každé ε > 0 existuje δ > 0 takové, že každé řešení y(x) úlohy (3.3) platí následující implikace: y(x 0 ) y 0 (x 0 ) < δ = y(x) y 0 (x) < ε x I. (3.4) Dále řekneme, že řešení y 0 (x) je atraktivní (pro x ), jestliže existuje δ > 0, že pro každé řešení y(x) splňující y 0 (x 0 ) y(x 0 ) < δ platí y(x) y 0 (x) 0 pro x. Obecně některá řešení mohou být stabilní a jiná zase nestabilní, také některá atraktivní a jiná neatraktivní. Soustavy lineárních diferenciálních rovnic Uvažujme soustavu rovnic zapsanou ve vektorovém tvaru y = Ay + b (3.5) s maticí A spojitých koeficientů a ij (x) a vektorem b spojitých pravých stran b i (x). Obecné řešení této soustavy lze zapsat ve tvaru y(x) = y p (x) + c 1 u 1 (x) c n u n (x), kde y p (x) je řešení soustavy y = Ax + b a u 1 (x),..., u n (x) je n-tice nezávislých řešení soustavy y = Ay. Rozdíl mezi řešeními v definici stability y 0 (x) lze vyjádřit ve tvaru lineární kombinace řešení u i : y(x) y 0 (x) = c 1 u 1 (x) c n u n (x). Proto jako v případě jedné lineární rovnice jsou i v případě lineární soustavy buď všechna řešení stabilní anebo všechna nestabilní. Jestliže jsou všechna u 1 (x),..., u n (x) ohraničená, jsou také všechna řešení stabilní. Pokud je alespoň jedno řešení u i (x) neohraničené, jsou všechna řešení soustavy nestabilní. Dále pokud všechna řešení u 1 (x),..., u n (x) konvergují k nule pro x, jsou všechna řešení soustavy atraktivní, pokud alespoň jedno k nule nekonverguje, všechna řešení jsou neatraktivní. V případě soustavy rovnic s konstantními koeficienty a ij stabilitu a atraktivitu řešení lze určit z vlastních čísel matice A = {a ij } n ij. Jednoduché reálné vlastní číslo λ i určuje řešení u i (x) = ve λ ix, které je v případě λ i > 0 neohraničené. Pokud λ i 0 příslušné řešení ohraničené a řešení odpovídající λ i < 0 konverguje k nule. V případě dvojic komplexně 16

17 sdružených čísel λ 1,2 = µ ± i ν záleží na reálné části µ. V případě násobných kořenů λ se zápornou reálnou částí příslušná řešení konvergují k nule. Složitější situace je pouze v případě vícenásobného kořene λ s nulovou reálnou částí, kdy některé řešení mohou obsahovat navíc x například pro λ 1,2 = 0 máme u 1 (x) = ve 0x a u 2 (x) = vxe 0x + we 0x a být tudíž neohraničené. Úvahy lze shrnout v následujícím tvrzení: Věta 3.4 Uvažujme soustavu lineárních rovnic (3.5) s konstantními koeficienty. Buďte λ 1,..., λ n vlastní čísla (s násobností) matice A koeficientů soustavy. Potom platí: (a) Jestliže všechna vlastní čísla λ i mají zápornou reálnou část, jsou všechna řešení soustavy stabilní a atraktivní. (b) Pokud alespoň jedno vlastní číslo má kladnou reálnou část, jsou všechna řešení nestabilní a neatraktivní. (c) Pokud mají všechna vlastní čísla nezápornou reálnou část a všechna vlastní čísla s nulovou reálnou částí jsou jednoduchá, jsou všechna řešení stabilní a neatraktivní. (d) V případě násobných vlastních čísel s nulovou reálnou částí záleží na tom, zda příslušní řešení jsou ohraničená. Cvičení. Zkoumejte stabilitu a atraktivitu řešení soustav rovnic z předchozích částí. Stabilita řešení rovnic vyšších řádů (ODRn) Uvažujme nyní rovnici n-tého řádu (n 2), kterou můžeme zapsat ve tvaru y (n) = f(x, y, y,..., y (n 1) ). (3.6) Její řešení je určeno jednoznačně n počátečními podmínkami y(x 0 ) = γ 0, y (x 0 ) = γ 1,......, y (n 1) (x 0 ) = γ n 1. (3.7) Nechť x 0 I = (a, ) a y 0 (x) je řešením počáteční úlohy (3.6) (3.7) na intervalu I. Opět budeme předpokládat, že všechna řešení v okolí řešení y 0 (x) jsou definována na celém intervalu I. Aby v definici stability bylo řešení y(x) blízké řešení y 0 (x) musíme blízká řešení určit ne jednou ale n počátečními podmínkami. Pokud rovnici n-tého řádu převedeme na soustavu n rovnic prvního řádu, dojdeme ke stejnému závěru. Pro rovnici vyššího řádu definici stability přepíšeme následovně: Definice 3.5 Řekneme, že řešení y 0 (x) počáteční úlohy (3.6) (3.7) je stabilní v bodě x 0 na intervalu I, jestliže ke každému ε > 0 existuje δ > 0 takové, že pro každé řešení y(x) rovnice (3.6) s počáteční podmínkou platí y(x 0 ) y 0 (x 0 ) < δ, y (x 0 ) y 0(x 0 ) < δ,..., y (n 1) (x 0 ) y (n 1) 0 (x 0 ) < δ,(3.8) y(x) y 0 (x) < ε x I. Podobně řekneme, že řešení y 0 (x) rovnice (3.6) je atraktivní pro x, jestliže existuje δ > 0 takové, že pro každé řešení y(x) rovnice (3.6) splňující (3.8) platí y(x) y 0 (x) 0 při x. 17

18 Obecně, jako v předázejících případech, některá řešení rovnice mohou být stabilní a jiná nestabilní. V případě lineárních rovnic je situace jednodušší. Lineární rovnice vyšších řádů Uvažujme lineární diferenciální rovnici Ly = b s lineárním operátorem n-tého řádu Ly = y (n) + a n 1 y (n 1) a 2 y + a 1 y + a 0 y a se spojitými koeficienty a 0 (x),..., a n 1 (x). Obecné řešení této rovnice lze zapsat ve tvaru y(x) = y p (x) + c 1 u 1 (x) c n u n (x), kde y p (x) je partikulární řešení, tj. libovolné řešení rovnice Ly = b, a u 1 (x),..., u n (x) je n-tice lineárně nezávislých řešení rovnice Ly = 0. Opět rozdíl řešení v definici stability lze vyjádřit jako lineární kombinaci řešení u 1 (x),..., u n (x) y(x) y 0 (x) = c 1 u 1 (x) c n u n (x). Proto opět buď jsou všechna řešení stabilní nebo všechna nestabilní. Také buď jsou všechna řešení atraktivní nebo všechna neatraktivní. Stabilita nezáleží na partikulárním řešení, záleží jen na řešeních rovnice bez pravé strany. Pokud jsou všechna řešení u 1 (x),..., u n (x) ohraničená, řešení budou stabilní, pokud alespoň jedno u k (x) ohraničené není, řešení budou nestabilní. Podobně, pokud všechna řešení u 1 (x),..., u n (x) konvergují k nule, řešení jsou atraktivní, v opačném případě řešení atraktivní nejsou. V případě rovnice s konstantními koeficienty stabilitu určují kořeny λ 1,..., λ n charakteristické rovnice P (λ) λ n + a n 1 λ n a 2 λ 2 + a 1 λ + a 0 = 0. Jako v předchozím případě soustav lineárních rovnic, reálná část λ k určuje ohraničenost příslušného řešení u k (x). Snadno lze odvodit následující tvrzení: Věta 3.6 Uvažujme lineární rovnici Ly = b s konstantními koeficienty a 0,..., a n 1. Označme λ 1,..., λ n kořeny (s násobností) příslušné charakteristické rovnice s P (λ) = 0. Potom platí: (a) Pokud mají všechny kořeny zápornou reálnou část, jsou všechna řešení stabilní a atraktivní. (b) Pokud alespoň jeden kořen má kladnou reálnou část, jsou všechna řešení nestabilní a neatraktivní. (c) Pokud všechny kořeny mají nezápornou reálnou část a kořeny s nulovou reálnou částí jsou jednoduché, jsou všechna řešení stabilní a neatraktivní. (d) V případě násobných kořenů s nulovou reálnou částí je alespoň jedno řešení neohraničené a tudíž jsou všechna řešení nestabilní a neatraktivní. Cvičení. Zkoumejte stabilitu a atraktivitu řešení rovnic z předchozích částí. 18

19 4. Autonomní rovnice a soustavy Rovnici nebo soustavu rovnic nazveme autonomní, jestliže rovnice nebo soustava nezávisí na nezávislé proměnné. Autonomní rovnici prvního řádu tak můžeme zapsat ve tvaru y = f(y), autonomní lineární rovnice y + a y = b má data konstantní, tj. a, b R. Autonomní soustavu rovnic lze zapsat y = f(y), tj. ve stejném tvaru jako jako ODR1, lineární soustava y = A y + b obsahuje matici konstantních koeficientů A R n n i konstantní vektor b na pravé straně. Konečně autonomní rovnici n-tého řádu lze zapsat ve tvaru y = f(y, y, y,..., y (n 1) ). Ve fyzikálních aplikacích obvykle nezávisle proměnnou x je čas. Pojem autonomní rovnice (systém) je proto přirozený jde o jevy, při kterých se s časem x nemění podmínky jevu, které tvoří data úlohy; v případě lineární rovnice jsou to koeficienty a pravá strana. Připomeňme pojem trajektorie řešení soustavy rovnic. Zatímco graf řešení y : I R n je křivka {(x, y 1 (x),..., y n (x)) x I} v prostoru R n+1, trajektorie je průmět řešení y(x) do prostoru hodnot řešení, tzv. fázového prostoru, tj. křivka {(y 1 (x),..., y n (x)) R n x I} v R n. Přitom šipka označující orientaci křivek popisuje orientaci pohybu hodnoty řešení po trajektorii při rostoucím času x. Budeme se přitom zabývat pouze trajektoriemi úplných řešení, tj. řešení, které už nelze prodloužit na větší interval. Z definice řešení plyne následující vlastnost řešení autonomní rovnice (soustavy): Jestliže y(x) (y(x)) je řešením rovnice (soustavy) na intervalu (a, b), potom funkce y c (x) = y(x c), (y c (x) = y(x c)) je také řešením, které je definované na intervalu (a + c, b + c). Grafy obou řešení se liší o posunutí ve směru osy x, obě řešení mají proto identické trajektorie. Rovnice prvního řádu Přestože autonomie a trajektorie mají význam zejména pro soustavu rovnic, nebo rovnice vyššího řádu, začneme tímto jednoduchým případem. Autonomní rovnici prvního řádu zapisujeme ve tvaru y = f(y). Předpokládáme, že funkce f(y) je definovaná a spojitá na množině G R. Trajektorie rostoucího řešení je úsečka orientovaná v kladném směru, klesajícího řešení úsečka orientovaná v záporném směru. Trajektorie konstantního řešení je jednobodová množina degenerovaná úsečka, v tomto případě mluvíme o singulárním řešení a singulární trajektorii. V tomto případě je určení trajektorií a tzv. fázového portrétu řešení jednoduché. Singulární trajektorie jsou kořeny rovnice f(y) = 0. Otevřené úsečky množiny bodů, v kterých je hodnota f(y) kladná, tvoří trajektorie rostoucích řešení; úsečky, kde f(y) je záporná, tvoří trajektorie klesajících řešení. Pokud funkce f(y) je navíc lipschitzovská, řešení je jednoznačné, a proto trajektorie úplných řešení jsou buďto disjunktní nebo totožné. Trajektorie lineární autonomní rovnice y a y = b jsou ještě jednodušší: bod b tvoří singulární trajektori a polopřímky (, b) a (b, ) tvoří ostatní trajektorie, v případě pro a < 0 jsou orientovány směrem k bodu b, pro a > 0 jsou orientovány od bodu b. V případě a = 0 a b 0, je trajektorií celé (, ), pro b > 0 orientovaná v kladném a pro b < 0 v záporném směru. Pokud a = b = 0, všechna řešení jsou konstantní, všechny body y R tvoří singulární trajektorie. Cvičení: Určete trajektorie řešení nelineárních rovnic (a) y = 1 + y 2 (b) y = 2 y, (c) y + 2 y = 0 19

20 (d) y = 1 y 2 (e) y = y 2 (f) y = sin y Autonomní soustavy rovnic Počáteční úlohu pro autonomní soustavu ODR prvního řádu zapisujeme ve tvaru y = f(y), y(x 0 ) = γ, (4.1) kde vektorová funkce f : G R n je definovaná a spojitá v oblasti G R n a γ R n. Ke spojitosti vektorové funkce f, která zaručuje existenci řešení počáteční úlohy (4.1) pro libovolné γ přidáme podmínku lokální lipschitzovskosti funkce f, abychom zaručili jednoznačnost řešení. Potom trajektorie úplných řešení mají následující vlastností: Věta 4.1 Uvažujme pouze úplná řešení soustavy (4.1) se spojitou funkcí f : G R n. Potom platí: (a) Trajektorie řešení je souvislá množina. (b) Je-li y(x) úplné řešení definované na intervalu (a, b), potom pro každé c R je vektorová funkce y c (y) = y(x c) také úplné řešení na (a + c, b + c) a má tutéž trajektorii. (c) Pokud f(y) je navíc lipschitzovská, dvě úplná řešení mají buď disjunktní trajektorie nebo jejich trajektorie splývají (jsou totožné). Příklad 1. Soustava y = z, z = y má řešení y(x) = c 1 cos x + c 2 sin x, z(x) = c 1 sin x + c 2 cos x. Snadno lze ověřit, že pro každé c 1, c 2 platí y 2 (x) + z 2 (x) = c c 2 2 k. Pro k > 0 jsou trajektorie těchto řešení kružnice se středem v počátku, k = 0 dává konstantní řešení y(x) = 0, z(x) = 0. Příklad 2. Soustava y = y, z = z má řešení y(x) = c 1 e x, z(x) = c 2 e x, pro něž platí z(x)/y(x) = c 2 /c 1 k. Jeho trajektorie jsou proto polopřímky vycházející z počátku. Některé druhy trajektorií mají svá jména: Definice 4.2 Trajektorie stacionárního (konstantního, singulárního) řešení y(x) = y 0 (y 0 je řešením soustavy rovnic f(y) = 0) je jednobodová množina {y 0 }, která se nazývá singulární bod (také kritický bod, stacionární bod, rovnovážný bod nebo singulární trajektorie). Trajektorii (nekonstantního) periodického řešení y(x) je uzavřená křivka, která se nazývá cyklus. Úplná řešení autonomní soustavy mají jen tři druhy trajektorií Věta 4.3 Uvažujme autonomní soustavu ODR (4.1) se spojitou lipschitzovskou funkcí f : G R n. Potom její úplná řešení y(x) mají trajektorie pouze následujících tří druhů: (a) singulární bod řešení y(x) je konstantní, 20

21 (b) cyklus, uzavřená křivka řešení y(x) je periodické, (c) otevřená neprotínající se křivka trajektorie řešení představuje prosté zobrazení otevřeného intervalu I = (a, b) (včetně případů a = nebo b = ) do fázového prostoru. Definiční obor G funkce f(y) (na kterém je f spojitá a lipschitzovská) v prostoru hodnot (fázovém prostoru) se tak rozpadá na singulární body trajektorie konstantních řešení, uzavřené křivky (cykly) trajektorie periodických řešení a otevřené neprotínající se křivky trajektorie ostatních řešení. Důkaz. Uvažujme trajektorii T = {y(x) R n x (a, b)} úplného řešení y(x), které není konstantní. Množina T proto není jednobodová. Jestliže existují dvě x 1, x 2 (a, b) (x 1 < x 2 ) taková, že y(x 1 ) = y(x 2 ), potom řešení je periodické s periodou p = x 2 x 1 a jeho trajektorie je uzavřená křivka. Skutečně, protože systém je autonomní, vektorová funkce y p (x) = y(x+p) je také řešením soustavy a y p (x 1 ) = y(x 2 ) = y(x 1 ). Díky tvrzení o jednoznačnosti řešení v okolí x 1 platí y(x) = y p (x) = y(x + p). Protože jednoznačnost platí pro všechna x a y, naše řešení y(x) je periodické s periodou p a jeho trajektorií je cyklus. Pokud tedy neexistují různá x 1, x 2 taková, že y(x 1 ) = y(x 2 ), trajektorie sama sebe neprotíná, je to tedy neprotínající se křivka. Tato trajektorie je také křivka otevřená. Skutečně, trajektorie nemůže končit při x x v nějakém bodě y = y(x ), protože díky věty o existenci řešení je řešení definováno i pro body x > x a díky tvrzení o jednoznačnosti, nekonstantní řešení se nemůže zastavit a nemůže se ani vracet stejnou cestou. Konečně díky větě o existenci řešení, každým bodem y G fázového prostoru prochází řešení, každý bod je tedy bodem trajektorie jednoho ze zmíněných typů. Typy singulárních bodů v rovině Budeme se zabývat autonomní soustavou dvou rovnic y = f(y, z), z = g(y, z). (4.2) Trajektorie řešení soustavy jsou křivky {(y(x), z(x)) R 2 x I} ve dvourozměrném fázovém prostoru rovině. Lze je tedy nakreslit; orientaci křivek vyznačíme šipkou. Z předchozí kapitoly víme, že trajektorie jsou tří typů: body singulární body, uzavřené křivky cykly a otevřené křivky. Podíváme se, jak vypadají tyto trajektorie lokálně. Bod (y 0, z 0 ), který není singulární, leží proto na orientované křivce (oblouku, úsečce). V jeho okolí trajektorie představují rovnoběžné stejně orientované křivky, tj. křivky, které lze lokálně spojitou transformací (y, z) (ξ, η) převést na stejně orientované rovnoběžné úsečky. Jiná situace je v okolí singulárních bodů. Tyto singulární body mohou tvořit souvislé množiny, např. trajektorie soustavy y = 0, z = 0 jsou singulární body, které vyplňují celou rovinu. Budeme se zabývat izolovanými singulárními body, tj. singulárními body, které v okolí nemají žádné jiné singulární body. Rozlišíme několik typů těchto singulárních bodů: 21

22 Definice 4.4 Typy singlulárních bodů v rovině Uvažujme trajektorie autonomní soustavy (4.2) se spojitými lipschitzovskými funkcemi f, g. Izolovaný singulární bod (y 0, z 0 ) nazveme střed pokud každým bodem ryzího okolí (y 0, z 0 ) prochází trajektorie typu uzavřené křivky cyklus uzel pokud každým bodem ryzího okolí (y 0, z 0 ) prochází trajektorie (y(x), z(x)), x (, ) typu otevřené křivky, jejíž konec (limita pro x nebo x ) je singulární bod (y 0, z 0 ), přičemž směrnice tečny trajektorie (y (x), z (x)) má konečnou limitu. Pokud se body (y(x), z(x)) blíží k bodu (y 0, z 0 ) při x, mluvíme o atraktivním (přitahujícím, přitažlivém) uzlu, pokud naopak body (y(x), z(x)) se blíží k bodu (y 0, z 0 ) při x, tj. při x se vzdalují, mluvíme o neatraktivním (odpuzujícím, odpudivém) uzlu. ohnisko každým bodem ryzího okolí (y 0, z 0 ) prochází trajektorie typu otevřené křivky, jejíž jeden konec (limita pro x nebo x ) je singulární bod (y 0, z 0 ), přičemž směrnice tečny řešení (y (x), z (x)) nemá vlastní limitu (orientovaný úhel tečného vektoru neomezeně roste, případně neomezeně klesá). Pokud se body (y(x), z(x)) blíží k bodu (y 0, z 0 ) při x, mluvíme o atraktivním (přitahujícím, přitažlivém) ohnisku, pokud body (y(x), z(x)) se blíží k bodu (y 0, z 0 ) při x (tj. při x se řešení vzdaluje od singularity), mluvíme o neatraktivním (odpuzujícím, odpudivém) ohnisku. sedlo pokud v ryzím okolí bodů (y 0, z 0 ) existují jak trajektorie, které se při rostoucím x blíží k (y 0, z 0 ), tak trajektorie se při rostoucím x vzdalují od (y 0, z 0 ). Typy singulárních bodů lineární soustavy rovnic v rovině V předchozím odstavci jsme studovali singulární bod (y 0, z 0 ) v obecné poloze. Posunutím, tj. transformací (y, z) (y, z ) = (y y 0, z z 0 ), lze singulární bod (y 0, z 0 ) převézt do počátku (0, 0) a studovat chování řešení v okolí singulárního bodu (0, 0). Dále linearizací funkcí f(y, z) a g(y, z) v okolí počátku (0, 0) f(y, z) a y + b z, g(y, z) c y + d z pomocí konstant a = f (0, 0), y b = f (0, 0), z c = g (0, 0), y d = g (0, 0), z lze typ singulárního bodu (y 0, z 0 ) nelineární soustavy (4.2) studovat pomocí přidružené soustavy lineárních rovnic ( ) ( ) ( ) y a b y z =. (4.3) c d z Napišme charakteristickou rovnici této soustavy P (λ) λ 2 (a + c)λ + (ac bd) = 0. (4.4) Snadno odvodíme tvrzení o typu příslušného singulárního bodu: 22

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah 11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné

Více

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15 Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15 Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Definice: Lineární diferenciální rovnice 2-tého řádu je rovnice tvaru kde: y C 2 (I) je hledaná funkce a 0 (x)y +

Více

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic

Více

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu [M2-P1] KAPITOLA 1: Diferenciální rovnice 1. řádu diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu G(x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 y (n) = F (x, y, y,..., y (n 1) ) Příklad 1.1:

Více

8. Okrajový problém pro LODR2

8. Okrajový problém pro LODR2 8. Okrajový problém pro LODR2 A. Základní poznatky o soustavách ODR1 V kapitole 6 jsme zavedli pojem lineární diferenciální rovnice n-tého řádu, která je pro n = 2 tvaru A 2 (x)y + A 1 (x)y + A 0 (x)y

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení

Více

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

Diferenˇcní 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

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních diferenciálních rovnic y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x) y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x). y n = a

Více

Otázku, kterými body prochází větev implicitní funkce řeší následující věta.

Otázku, kterými body prochází větev implicitní funkce řeší následující věta. 1 Implicitní funkce Implicitní funkce nejsou funkce ve smyslu definice, že funkce bodu z definičního oboru D přiřadí právě jednu hodnotu z oboru hodnot H. Přesnější termín je funkce zadaná implicitně.

Více

5. Lokální, vázané a globální extrémy

5. 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,

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice študenti MFF 15. augusta 2008 1 7 Diferenciální rovnice Požadavky Soustavy lineárních diferenciálních rovnic prvního řádu lineární

Více

Numerické řešení nelineárních rovnic

Numerické řešení nelineárních rovnic Numerické řešení nelineárních rovnic Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/ navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html

Více

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.

Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce. KŘIVKY Křivka = dráha pohybujícího se bodu = = množina nekonečného počtu bodů, které závisí na parametru (čase). Proto můžeme křivku také nazvat jednoparametrickou množinou bodů. Zavedeme-li souřadnicový

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice

i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice I. Funkce dvou a více reálných proměnných 1. Úvod Značení: V textu budeme používat označení: N pro množinu všech přirozených čísel; R pro množinu všech reálných čísel; R n pro množinu všech uspořádaných

Více

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený Matematika 5 FSV UK, ZS 2018-19 Miroslav Zelený 1. Stabilita řešení soustav diferenciálních rovnic 2. Úvod do variačního počtu 3. Globální extrémy 4. Teorie optimálního řízení 5. Různé 1. Stabilita řešení

Více

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné Přednáška 4 Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné V několika následujících přednáškách budeme studovat zobrazení jedné reálné proměnné f : X Y, kde X R a Y R k. Protože pro každé

Více

1 Polynomiální interpolace

1 Polynomiální interpolace Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,

Více

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na Matematika II 7.1. Zavedení diferenciálních rovnic Definice 7.1.1. Rovnice tvaru F(y (n), y (n 1),, y, y, x) = 0 se nazývá diferenciální rovnice n-tého řádu pro funkci y = y(x). Speciálně je F(y, y, x)

Více

Obsah Obyčejné diferenciální rovnice

Obsah Obyčejné diferenciální rovnice Obsah 1 Obyčejné diferenciální rovnice 3 1.1 Základní pojmy............................................ 3 1.2 Obyčejné diferenciální rovnice 1. řádu................................ 5 1.3 Exaktní rovnice............................................

Více

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22 Lineární diferenciální rovnice druhého řádu Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)

Více

Numerická matematika 1

Numerická matematika 1 Numerická matematika 1 Obsah 1 Řešení nelineárních rovnic 3 1.1 Metoda půlení intervalu....................... 3 1.2 Metoda jednoduché iterace..................... 4 1.3 Newtonova metoda..........................

Více

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze Fakulta strojního inženýrství Univerzity J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Pasteurova 7 Tel.: 475 285 511 400 96 Ústí nad Labem Fax: 475 285 566 Internet: www.ujep.cz E-mail: kontakt@ujep.cz MATEMATIKA III

Více

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

Dnešní 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

Více

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou Typy příkladů pro I. část písemky ke zkoušce z MA II I. Diferenciální rovnice. 1. Určete obecné řešení rovnice y = y sin x.. Určete řešení rovnice y = y x splňující počáteční podmínku y(1) = 0. 3. Rovnici

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

Riemannův určitý integrál

Riemannův určitý integrál Riemannův určitý integrál 1. Motivační příklad Příklad (Motivační příklad pro zavedení Riemannova integrálu). Nechť,. Vypočtěme obsah vybarvené oblasti ohraničené grafem funkce, osou a svislými přímkami

Více

Matematika 4 FSV UK, LS Miroslav Zelený

Matematika 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

Více

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekt č. 1. Nechť a, b R, a < b. Dokažte, že prostor C( a, b ) = f : R R: f je spojitá na D(f) = a, b s metrikou je úplný. ρ(f, g) = max f(x) g(x) x a,b Projekt

Více

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE FBI VŠB-TUO 28. března 2014 4.1. Základní pojmy Definice 4.1. Rovnice tvaru F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 se nazývá obyčejná diferenciální rovnice n-tého řádu a vyjadřuje vztah mezi neznámou funkcí y

Více

Limita a spojitost funkce

Limita a spojitost funkce Přednáška 5 Limita a spojitost funkce V této přednášce se konečně dostaneme k diferenciálnímu počtu funkce jedné reálné proměnné. Diferenciální počet se v podstatě zabývá lokálním chováním funkce v daném

Více

Homogenní rovnice. Uvažujme rovnici. y = f(x, y), (4) kde

Homogenní rovnice. Uvažujme rovnici. y = f(x, y), (4) kde Homogenní rovnice Uvažujme rovnici kde y = f(, y), (4) f(λ, λy) = f(, y), λ. Tato rovnice se nazývá homogenní rovnice 1. řádu. Ukážeme, že tuto rovnici lze převést substitucí na rovnici se separovanými

Více

2. přednáška 8. října 2007

2. přednáška 8. října 2007 2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =

Více

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6) 1. Lineární diferenciální rovnice řádu n [MA1-18:P1.7] rovnice typu y n) + p n 1 )y n 1) +... + p 1 )y + p 0 )y = q) 6) počáteční podmínky: y 0 ) = y 0 y 0 ) = y 1 y n 1) 0 ) = y n 1. 7) Věta 1.3 : Necht

Více

Petr Hasil. Prvákoviny c Petr Hasil (MUNI) Úvod do infinitezimálního počtu Prvákoviny / 57

Petr Hasil. Prvákoviny c Petr Hasil (MUNI) Úvod do infinitezimálního počtu Prvákoviny / 57 Úvod do infinitezimálního počtu Petr Hasil Prvákoviny 2015 c Petr Hasil (MUNI) Úvod do infinitezimálního počtu Prvákoviny 2015 1 / 57 Obsah 1 Úvod Funkce Reálná čísla a posloupnosti Limita a spojitost

Více

9. 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 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

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

1. Obyčejné diferenciální rovnice

1. Obyčejné diferenciální rovnice & 8..8 8: Josef Hekrdla obyčejné diferenciální rovnice-separace proměnných. Obyčejné diferenciální rovnice Rovnice, ve které je neznámá funkcí a v rovnici se vyskytuje spolu se svými derivacemi, se nazývá

Více

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

Co 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

Více

Numerické řešení diferenciálních rovnic

Numerické řešení diferenciálních rovnic Numerické řešení diferenciálních rovnic Omezení: obyčejné (nikoli parciální) diferenciální rovnice, Cauchyho počáteční úloha, pouze jedna diferenciální rovnice 1. řádu 1/1 Numerické řešení diferenciálních

Více

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: Přednáška 1. Definice 1.1. Nechť je množina. Funkci ρ : R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: (1 pro každé x je ρ(x, x = 0; (2 pro každé x, y, x y, je ρ(x, y = ρ(y, x > 0; (3 pro každé

Více

Úvodní informace. 17. února 2018

Úvodní informace. 17. února 2018 Úvodní informace Funkce více proměnných Přednáška první 17. února 2018 Obsah 1 Úvodní informace. 2 Funkce více proměnných Definiční obor Limita a spojitost Derivace, diferencovatelnost, diferenciál Úvodní

Více

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

Interpolace, 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

Více

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Literatura: Kapitola 2 a)-c) a kapitola 4 a)-c) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT,

Více

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro

Více

3. přednáška 15. října 2007

3. přednáška 15. října 2007 3. přednáška 15. října 2007 Kompaktnost a uzavřené a omezené množiny. Kompaktní množiny jsou vždy uzavřené a omezené, a v euklidovských prostorech to platí i naopak. Obecně to ale naopak neplatí. Tvrzení

Více

Extrémy funkce dvou proměnných

Extrémy funkce dvou proměnných Extrémy funkce dvou proměnných 1. Stanovte rozměry pravoúhlé vodní nádrže o objemu 32 m 3 tak, aby dno a stěny měly nejmenší povrch. Označme rozměry pravoúhlé nádrže x, y, z (viz obr.). ak objem této nádrže

Více

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému

Více

Matematická analýza III.

Matematická analýza III. 1. - limita, spojitost Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Úvod Co bychom měli znát limity posloupností v R základní vlastnosti funkcí jedné proměnné (definiční obor, monotónnost, omezenost,... )

Více

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV MATEMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF MATHEMATICS

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV MATEMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF MATHEMATICS VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV MATEMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF MATHEMATICS STABILITA SYSTÉMŮ OBYČEJNÝCH DIFERENCIÁLNÍCH

Více

Q(y) dy = P(x) dx + C.

Q(y) dy = P(x) dx + C. Cíle Naše nejbližší cíle spočívají v odpovědích na základní otázky, které si klademe v souvislosti s diferenciálními rovnicemi: 1. Má rovnice řešení? 2. Kolik je řešení a jakého jsou typu? 3. Jak se tato

Více

INTEGRÁLY S PARAMETREM

INTEGRÁLY S PARAMETREM INTEGRÁLY S PARAMETREM b a V kapitole o integraci funkcí více proměnných byla potřeba funkce g(x) = f(x, y) dy proměnné x. Spojitost funkce g(x) = b a f(x, y) dy proměnné x znamená vlastně prohození limity

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

Rovnice se separovanými proměnnými

Rovnice se separovanými proměnnými Rovnice se separovanými proměnnými V této kapitole se budeme zabývat následující diferenciální rovnicí: y = g(y)f(x), (1) kde f a g jsou reálné funkce reálné proměnné. Tato rovnice se nazývá rovnice se

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 40 regula Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague regula 1 2 3 4 5 regula 6 7 8 2 / 40 2 / 40 regula Iterační pro nelineární e Bud f reálná funkce

Více

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Co je to diferenciální rovnice? Definice: Diferenciální rovnice je vztah mezi hledanou funkcí y(x), jejími derivacemi y (x), y (x), y (x),... a nezávisle proměnnou

Více

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky Matematika III Řady Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská Ústav matematiky Přednášky ZS 202-203 Obsah Číselné řady. Součet nekonečné řady. Kritéria konvergence 2 Funkční řady. Bodová konvergence.

Více

Numerické řešení nelineárních rovnic

Numerické řešení nelineárních rovnic Numerické řešení nelineárních rovnic Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/ navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html

Více

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení.

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení. STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE Zatím nebylo v těchto textech věnováno příliš pozornosti konvergenci funkcí, at jako limita posloupnosti nebo součet řady. Jinak byla posloupnosti funkcí nebo řady brána jako. To

Více

Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb

Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 23. 10. 2006 Obsah

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 a) Napište Frobeniovu větu. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a b) Vyšetřete počet řešení soustavy

Více

Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce

Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce Přednáška 11, 12. prosince 2014 Závěrem pasáže o spojitých funkcích zmíníme jejich podtřídu, lipschitzovské funkce, nazvané podle německého matematika Rudolfa Lipschitze (1832 1903). Fukce f : M R je lipschitzovská,

Více

(4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74,

(4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74, 1. V oboru celých čísel řešte soustavu rovnic (4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74, kde (n) k značí násobek čísla k nejbližší číslu n. (P. Černek) Řešení. Z první rovnice dané soustavy plyne, že číslo

Více

ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ

ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ OBECNÉ VLASTNOSTI Řady komplexních čísel z n byly částečně probírány v kapitole o číselných řadách. Definice říká, že n=0 z n = z, jestliže z je limita částečných součtů řady z

Více

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I řádu s konstantními koeficienty Definice a) Soustava tvaru x = ax + a y + az + f() t y = ax + a y + az + f () t z = a x + a y + a z + f () t se nazývá soustava

Více

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

EUKLIDOVSKÉ 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,

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE PIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

22 Základní vlastnosti distribucí

22 Základní vlastnosti distribucí M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika IV kap. 22: Základní vlastnosti distribucí 5 22 Základní vlastnosti distribucí 22.1 Temperované distribuce Definice. O funkci ϕ C (R m ) řekneme, že je rychle klesající

Více

Přednáška 6, 6. listopadu 2013

Přednáška 6, 6. listopadu 2013 Přednáška 6, 6. listopadu 2013 Kapitola 2. Posloupnosti a řady funkcí. V dalším jsou f, f n : M R, n = 1, 2,..., reálné funkce jedné reálné proměnné definované na (neprázdné) množině M R. Co to znamená,

Více

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i. KOMLEXNÍ ČÍSLA C = {a + bi; a, b R}, kde i 2 = 1 Číslo komplexně sdružené k z = a + bi je číslo z = a bi. Operace s komplexními čísly: z = a + bi, kde a, b R v = c + di, kde c, d R Sčítání Odčítání Násobení

Více

DRN: Kořeny funkce numericky

DRN: Kořeny funkce numericky DRN: Kořeny funkce numericky Kořenem funkce f rozumíme libovolné číslo r splňující f(r) = 0. Fakt. Nechť f je funkce na intervalu a, b. Jestliže f(a) f(b) < 0 (tj. f(a) a f(b) mají opačná znaménka) a f

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim.

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim. PRIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

Více

Základy matematické analýzy

Základy matematické analýzy Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 = Řešení vzorové písemky z předmětu MAR Poznámky: Řešení úloh ze vzorové písemky jsou formulována dosti podrobně podobným způsobem jako u řešených příkladů ve skriptech U zkoušky lze jednotlivé kroky postupu

Více

Interpolace 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,

Více

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme Skalární součin axiomatická definice odvození velikosti vektorů a úhlu mezi vektory geometrická interpretace ortogonalita vlastnosti ortonormálních bázi [1] Definice skalárního součinu Necht L je lineární

Více

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová

Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová 1 / 40 Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory Lenka Dohnalová ČVUT, fakulta stavební, ZS 2015/2016 katedra stavební mechaniky a katedra matematiky, Odborné vedení: doc. Ing. Jan Zeman, Ph.D.,

Více

Numerické řešení nelineárních rovnic

Numerické řešení nelineárních rovnic Numerické řešení nelineárních rovnic Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/~navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html

Více

Drsná matematika III 1. přednáška Funkce více proměnných: křivky, směrové derivace, diferenciál

Drsná matematika III 1. přednáška Funkce více proměnných: křivky, směrové derivace, diferenciál Drsná matematika III 1. přednáška Funkce více proměnných: křivky, směrové derivace, diferenciál Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 16. 9. 2008 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Funkce a

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. 4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,

Více

10 Funkce více proměnných

10 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

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace

Funkce komplexní proměnné a integrální transformace Funkce komplexní proměnné a integrální transformace Fourierovy řady I. Marek Lampart Text byl vytvořen v rámci realizace projektu Matematika pro inženýry 21. století (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0332), na

Více

5.3. Implicitní funkce a její derivace

5.3. Implicitní funkce a její derivace Výklad Podívejme se na následující problém. Uvažujme množinu M bodů [x,y] R 2, které splňují rovnici F(x, y) = 0, M = {[x,y] D F F(x,y) = 0}, kde z = F(x,y) je nějaká funkce dvou proměnných. Je-li F(x,y)

Více

Kapitola 12: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu

Kapitola 12: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu Kapitola 12: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu Základní pojmy Definice: Rovnice tvaru = f(t, x, y) = g(t, x, y), t I nazýváme soustavou dvou diferenciálních rovnic 1. řádu. Řešením soustavy rozumíme

Více

Občas se používá značení f x (x 0, y 0 ), resp. f y (x 0, y 0 ). Parciální derivace f. rovnoběžného s osou y a z:

Občas se používá značení f x (x 0, y 0 ), resp. f y (x 0, y 0 ). Parciální derivace f. rovnoběžného s osou y a z: PARCIÁLNÍ DERIVACE Jak derivovat reálné funkce více proměnných aby bylo možné tyto derivace použít podobně jako derivace funkcí jedné proměnné? Jestliže se okopíruje definice z jedné proměnné dostane se

Více

OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Diferenciální rovnice patří mezi nejužívanější nástroje matematiky v aplikacích. Jsou to rovnice, kde neznámou je funkce a rovnice obsahuje i derivace této funkce. Lze očekávat,

Více

9. Úvod do teorie PDR

9. Úvod do teorie PDR 9. Úvod do teorie PDR A. Základní poznatky o soustavách ODR1 Diferenciální rovnici nazveme parciální, jestliže neznámá funkce závisí na dvou či více proměnných (příslušná rovnice tedy obsahuje parciální

Více

Matematická analýza III.

Matematická analýza III. 2. Parciální derivace Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Parciální derivace jsou zobecněním derivace funkce jedné proměnné. V této kapitole poznáme jejich základní vlastnosti a využití. Co bychom

Více

y = 1 x (y2 y), dy dx = 1 x (y2 y) dy y 2 = dx dy y 2 y y(y 4) = A y + B 5 = A(y 1) + By, tj. A = 1, B = 1. dy y 1

y = 1 x (y2 y), dy dx = 1 x (y2 y) dy y 2 = dx dy y 2 y y(y 4) = A y + B 5 = A(y 1) + By, tj. A = 1, B = 1. dy y 1 ODR - řešené příkla 20 5 ANALYTICKÉ A NUMERICKÉ METODY ŘEŠENÍ ODR A. Analtické meto řešení Vzorové příkla: 5.. Příklad. Řešte diferenciální rovnici = 2. Řešení: Přepišme danou rovnici na tvar = (2 ), což

Více

9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty

9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty 9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty Cíle Řešíme-li konkrétní aplikace, které jsou popsány diferenciálními rovnicemi, velmi často zjistíme, že fyzikální nebo další parametry (hmotnost,

Více

NMAF 051, ZS Zkoušková písemná práce 16. ledna 2009

NMAF 051, ZS Zkoušková písemná práce 16. ledna 2009 Jednotlivé kroky při výpočtech stručně, ale co nejpřesněji odůvodněte. Pokud používáte nějaké tvrzení, nezapomeňte ověřit splnění předpokladů. Jméno a příjmení: Skupina: Příklad 3 5 Celkem bodů Bodů 8

Více

Literatura: Kapitoly 3, 4 a 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

Literatura: 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

Více

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1]

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1] KAPITOLA 3: Limita a spojitost funkce [MA-8:P3.] 3. Úvod Necht je funkce f definována alespoň na nějakém prstencovém okolí bodu 0 R. Číslo a R je itou funkce f v bodě 0, jestliže pro každé okolí Ua) bodu

Více

Derivace a monotónnost funkce

Derivace a monotónnost funkce Derivace a monotónnost funkce Věta : Uvažujme funkci f (x), která má na intervalu I derivaci f (x). Pak platí: je-li f (x) > 0 x I, funkce f je na intervalu I rostoucí. je-li f (x) < 0 x I, funkce f je

Více

OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 1.ŘÁDU

OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 1.ŘÁDU OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Diferenciální rovnice patří mezi nejužívanější nástroje matematiky v aplikacích. Jsou to rovnice, kde neznámou je funkce a rovnice obsahuje i derivace této funkce. Lze očekávat,

Více