6і1 Taylorova formule.. C p.1/5

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "6і1 Taylorova formule.. C p.1/5"

Transkript

1 1 3Taylorova formule 6і1 Taylorova formule. C p.1/5

2 1 3Taylorova formule 6і1 P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje funkci f vokol bodu x 0 =1. 6і1 P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x 2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). 6і1 P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і se p 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te.. C p.2/5

3 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje?. C p.3/5

4 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. V 0 5sledek: f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje T 3 (x) =2(x 6с1 1) 6с1 2(x 6с1 1) (x 6с1 1)3.. C p.3/5

5 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. N vod: f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje Taylor 0 1v polynom n -t іho stupn ї T n vokol bodu x 0 je definovan 0 5 vztahem T n (x) =f(x 0 )+ f Д (x 0 ) 1! (x 6с1 x 0 )+ f Д Д (x 0 ) 2! (x 6с1 x 0 ) f (n) (x 0 ) n! (x 6с1 x 0 ) n.. C p.3/5

6 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. 0 9e 0 8en : f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje Do vzorce pro T 3 (x) dosad me funk 0 0n hodnotu f(x 0 ) a hodnoty prvn, druh і at 0 0et derivace funkce f vbod ї x 0 =1 : f(1) = 0, f Д (x) = 2 2x 6с1 1 6м0 f Д (1) = 2, f Д Д 4 (x) = 6с1 6м0 f Д Д (1) = 6с14, (2x 6с1 1) 2 f (3) (x) = Taylor 0 1v polynom 16 (2x 6с1 1) 3 6м0 f (3) (1) = 16. T 3 (x) =0+ 2 6с14 (x 6с1 1) + 1! 2! (x 6с1 1) ! (x 6с1 1)3 =2(x 6с1 1) 6с1 2(x 6с1 1) (x 6с1 1)3 3 bude dob 0 0e aproximovat funkci f na n їjak іm okol I bodu x 0 =1. (Totookol I mus nutn ї spl ovat podm nku I 6ш3 D(f) =( 1 2, ч).). C p.3/5

7 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. Maple: > f1 := x->ln(2*x-1); f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje f1 := x З ln(2 x 6с1 1) VMapluexistujep 0 0 kaz taylor( expr, eq, n ), kter 0 5 vytvo 0 0 Taylor 0 1v rozvoj ((n-1)-n ho) stupn ї funkce expr v bod ї, kter 0 5 jezad n rovnost eq. > T3 := taylor(f1(x),x=1,3+1); T3 := 2 (x 6с1 1) 6с1 2(x 6с1 1) (x 6с1 1)3 +O((x 6с1 1) 4 ) Pokud chceme spo 0 0 tat Taylor 0 1v polynom (n-1)n ho stupn ї funkce expr v bod ї eq/nm pou 0 6ijeme p 0 0 kaz, kter 0 5 p 0 0ev d rozvoj na polynom:. > T3 := convert(taylor(f1(x),x=1,3+1),polynom); T3 := 2 x 6с1 2 6с1 2(x 6с1 1) 2 + 8(x 6с1 1)3 3. C p.3/5

8 1 3P 0 0 klad Najd їte Taylor 0 1v polynom t 0 0et ho stupn ї funkce funkci f vokol bodu x 0 =1. Mathematica: f1[x ]=Log[2x 6с1 1] f(x) =ln(2x 6с1 1), kter 0 5 aproximuje Log[ 6с11 +2x] R = Series[f1[x], {x, 1, 3}] 2(x 6с1 1) 6с1 2(x 6с1 1) (x 6с1 1)3 + O[x 6с1 1] 4 T3 = Normal[R] 2( 6с11+x) 6с1 2( 6с11 +x) ( 6с11 +x)3. C p.3/5

9 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1).?. C p.4/5

10 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). V 0 5sledek: T 4 (x) =1 6с1 x x4, f(0, 1). = T 4 (0, 1) = 0, C p.4/5

11 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). N vod: Bud lze klasicky spo 0 0 tat hodnoty funkce f(x) =e 6с1x2 adal 0 8 ch 0 0ty 0 0 derivac vbod ї x 0 =0 az skan і hodnoty dosadit do vzorce (viz p 0 0edchoz p 0 0 klad): T 4 (x) =f(x 0 )+ f Д (x 0 ) 1! (x 6с1x 0 )+ f Д Д (x 0 ) 2! (x 6с1x 0 ) 2 + f (3) (x 0 ) 3! (x 6с1x 0 ) 3 + f (4) (x 0 ) 4! (x 6с1x 0 ) 4. P 0 0ibli 0 6nou hodnotu funkce dostaneme ze vztahu f(0, 1). = T 4 (0, 1).. C p.4/5

12 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). 0 9e 0 8en : Taylor 0 1v polynom 2. stupn ї pro funkci f(y) =e y vbod ї y 0 =0 (snadno zapamatovateln 0 5) je roven T 2 (y) =1+ 1 1! y + 1 2! y2 =1+y y2. Polo 0 6 me-li y = 6с1x 2, dost v me Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 bod ї x 0 =0 : T 4 (x) =1+( 6с1x 2 )+ 1 2 ( 6с1x2 ) 2 =1 6с1 x x4. v Pro p 0 0ibli 0 6n 0 5 v 0 5po 0 0et hodnoty funkce f(x) =e 6с1x2 vbod ї x =0, 1 sta 0 0 polo 0 6it f(0, 1). = T 4 (0, 1) = 1 6с1 0, , 14 2 =0, Tedy e 6с10,12. =0, C p.4/5

13 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). Maple: > fe2:=x->exp(-x 0Ї32); fe2 := x З e ( 6с1x2 ) > T4 := convert(taylor(fe2(x),x=0,4+1),polynom); T4 := 1 6с1 x x4 Do z skan іho polynomu 4. stupn ї T4 dosad me zadan 0 5 bodadostanemep 0 0ibli 0 6nou hodnotu funkce fe2 v tomto bod ї. > subs(x=0.1,t4); Pro porovn n spo 0 0 t me p 0 0esnou hodnotu zadan і funkce fe2 v zadan іm bod ї. > evalf(fe2(0.1)); C p.4/5

14 1 3P 0 0 klad Napi 0 8te Taylor 0 1v polynom 4. stupn ї pro funkci f(x) =e 6с1x2 vbod ї x 0 =0 apomoc n їho vypo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu f(0, 1). Mathematica: f2[x ]=Exp[ 6с1x д 2] e 6с1x2 Taylor 0 1v vzorec: R = Series[f2[x], {x, 0, 4}] 1 6с1 x 2 + x4 2 + O[x]5 Taylor 0 1v polynom: T4 = Normal[R] 1 6с1 x 2 + x4 2 hodpriplizna = InputForm[T4/.{x З 0.1}] hodpresna = InputForm[fe2[0.1]] C p.4/5

15 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te.?. C p.5/5

16 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. V 0 5sledek: 3 л. 30 =3, , R2 (30) э 0, C p.5/5

17 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. N vod: Zvol me vhodn ї bod x 0. Taylor 0 1v polynom druh іho stupn ї T 2 vokol bodu x 0 je definovan 0 5 vztahem T 2 (x) =f(x 0 )+ f Д (x 0 ) 1! (x 6с1 x 0 )+ f Д Д (x 0 ) 2! (x 6с1 x 0 ) 2. Chybu aproximace, kter і se dopust me, lze vyj d 0 0it pomoc vzorce: R 2 (x) = f (3) (ін) (x 6с1 x 0 ) 3, kde ін й (x 0,x)(nebo ін й (x, x 0 )). 3!. C p.5/5

18 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. 0 9e 0 8en : Zvol me bod x 0 =27(le 0 6 bl zko bodu x =30), nebot funk 0 0n hodnotu f(27) = 3 л 27 = 3 a hodnoty prvn chdvouderivac funkce f vbod ї x 0 =27 dok 0 6eme snadno spo 0 0 tat: f Д (x) = 1 3 x 6с м0 f Д (27) = 1 3 є 1 9. =0, , f Д Д (x) = 6с x 6с1 3 6м0 f Д Д (27) = 6с1 2 9 є 1. = 6с10, Dost v me Taylor 0 1v polynom a hledanou p 0 0ibli 0 6nou funk 0 0n hodnotu: T 2 (x) = (x 6с1 27) 6с (x 6с1 27)2, 3 л 30. = T2 (30). =3+0, (30 6с1 27) 6с1 0, (30 6с1 27) 2. =3, K vyj d 0 0en chyby aproximace pot 0 0ebujeme t 0 0et derivaci funkce: Dal 0 8 f (3) (x) = x 6с C p.5/5

19 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. 0 9e 0 8en : Chyba, kter і jsmesedopustilip 0 0i aproximaci hodnoty R 2 (30) = f (3) (ін) (30 6с1 27) 3 = 3! 3 л 30, je 10 3! 27 3 л ін 8 (30 6с1 27)3 = л, kde ін й (27, 30). 8 ін Provedeme horn odhad velikosti chyby. M eme vyu 0 6 t toho, 0 6e funkce x 6с1 8 3 je na intervalu Є27, 30 klesaj c (zjist me z porn і znam іnko 0 0tvrt і derivace). Nebo lze pou 0 6 t vahy, 0 6e z nerovnosti ін 8 щ (27) 8 1, plyne ін 8 э ( 1 27 )8. Odhad chyby, kter і jsmese dopustili, tedy je: R 2 (30) э л =0, C p.5/5

20 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. Maple: > fs := x -> surd(x, 3); fce t 0 0et odmocnina z x fs := x З surd(x, 3) > T2 := convert(taylor(fs(x),x=27,2+1),polynom); T2 := 27 (1/3) + 27(1/3) (x 6с1 27) 6с1 27(1/3) (x 6с1 27) > T2 := evalf(convert(taylor(fs(x),x=27,2+1),polynom)); T2 := x 6с (x 6с1 27.) 2 > subs(x=30,t2); n sleduje vypo 0 0et t 0 0et derivace funkce fs v bod ї 27: > treti d:= (D@@3)(fs); treti d := x З 10 surd(x, 3) 27 x 3 > odhad chyby=abs(evalf(treti d(27))/3! *(30-27) 0Ї33); odhad chyby = V syst іmu Maple samoz 0 0ejm ї dok 0 6eme vypo 0 0 tat p 0 0 mo t 0 0et odmocninu z 0 0 sla 30. > evalf(fs(30)); C p.5/5

21 1 3P 0 0 klad Spo 0 0t їte p 0 0ibli 0 6n ї hodnotu 3 л 30 pomoc Taylorova polynomu 2. stupn ї. Odhadn їte shora absolutn hodnotu chyby, kter і sep 0 0i v 0 5po 0 0tu dopust te. Mathematica: f3[x ]=x д {1/3} {x 1/3} R = Series[f3[x], {x, 27, 2}] { } 3+ x 6с с1 (x 6с127) O[x 6с1 27] 3 T2 = Normal[R] { } 3+ 1 ( 6с127+x)2 27 ( 6с127 + x) 6с hodpriblizna = N[InputForm[T4/.{x З 30}]] { } dddf3 = D[f3[x], {x, 3}][[1]] 10 27x 8/3 chyba = N[Abs[(dddf3/.{x З 27})(3 д 3)/3!]] hodpresna = N[InputForm[f3[30]]] { }. C p.5/5

Diferenciál a Taylorův polynom

Diferenciál a Taylorův polynom Diferenciál a Taylorův polynom Základy vyšší matematiky lesnictví LDF MENDELU c Simona Fišnarová (MENDELU) Diferenciál a Taylorův polynom ZVMT lesnictví 1 / 11 Aproximace funkce v okoĺı bodu Danou funkci

Více

1 3Matematika (a fyzika) schovan za GPS

1 3Matematika (a fyzika) schovan za GPS 1 3Matematika (a fyzika) schovan za GPS Michal Bulant Masarykova univerzita P 0 0 rodov deck fakulta 0 3stav matematiky a statistiky Brno, 8. b 0 0ezna 2012 Michal Bulant (P 0 0F MU) Matematika (a fyzika)

Více

3. Polynomy Verze 338.

3. Polynomy Verze 338. 3. Polynomy Verze 338. V této kapitole se věnujeme vlastnostem polynomů. Definujeme základní pojmy, které se k nim váží, definujeme algebraické operace s polynomy. Diskutujeme dělitelnost polynomů, existenci

Více

Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sl

Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sl Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sly z p edchoz ch kapitol k podrobn j mu zkoum n line

Více

Exponenciála matice a její užití. fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu

Exponenciála matice a její užití. fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu 1 Tutoriál č. 3 Exponenciála matice a její užití řešení Cauchyovy úlohy pro lineární systémy užitím fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu 0.1 Exponenciála matice a její užití

Více

6 kapitola Z 0 7akladn funkce v C

6 kapitola Z 0 7akladn funkce v C 1 3Z kladn funkce v C kapitola6 1 32 HERB 0 9 0 9 Line rn funkce f : w = az + b, a, b й C, a ы 0, D(f) = C 6с5. i) H(f) = C 6с5 ; ii) ч f 6х6 6с1 З ч; iii) f je jednozna 0 0n, prost a spojit funkce na

Více

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) = I. L'HOSPITALOVO PRAVIDLO A TAYLOR V POLYNOM. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) a) lim tg sin ( + ) / e e) lim a a i) lim a a, a > P ipome me si: 3 tg 4 2 tg b) lim 3 sin 4 2 sin

Více

M - Příprava na čtvrtletní písemnou práci

M - Příprava na čtvrtletní písemnou práci M - Příprava na čtvrtletní písemnou práci Určeno pro třídu 1ODK. VARIACE 1 Tento dokument byl kompletně vytvořen, sestaven a vytištěn v programu dosystem - EduBase. Více informací o programu naleznete

Více

10 je 0,1; nebo taky, že 256

10 je 0,1; nebo taky, že 256 LIMITY POSLOUPNOSTÍ N Á V O D Á V O D : - - Co to je Posloupnost je parta očíslovaných čísel. Trabl je v tom, že aby to byla posloupnost, musí těch čísel být nekonečně mnoho. Očíslovaná čísla, to zavání

Více

c sin Příklad 2 : v trojúhelníku ABC platí : a = 11,6 dm, c = 9 dm, α = 65 0 30. Vypočtěte stranu b a zbývající úhly.

c sin Příklad 2 : v trojúhelníku ABC platí : a = 11,6 dm, c = 9 dm, α = 65 0 30. Vypočtěte stranu b a zbývající úhly. 9. Úvod do středoškolského studia - rozšiřující učivo 9.. Další znalosti o trojúhelníku 9... Sinova věta a = sin b = sin c sin Příklad : V trojúhelníku BC platí : c = 0 cm, α = 45 0, β = 05 0. Vypočtěte

Více

Metoda konečných prvků. 6. přednáška Tělesové prvky - úvod (lineární trojúhelník a lineární čtyřstěn) Martin Vrbka, Michal Vaverka

Metoda konečných prvků. 6. přednáška Tělesové prvky - úvod (lineární trojúhelník a lineární čtyřstěn) Martin Vrbka, Michal Vaverka Metoda konečných prvků 6. přednáška Tělesové prvky - úvod (lineární trojúhelník a lineární čtyřstěn) Martin Vrbka, Michal Vaverka Diskretizace Analýza pomocí MKP vyžaduje rozdělení řešené oblasti na konečný

Více

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta 343 I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta Věta 26. Funkce f má v bodě x 0 diferenciál (je diferencovatelná v x 0 ) právě tehdy, když existuje vlastní derivace

Více

Matematická analýza KMA/MA2I 3. p edná²ka Primitivní funkce

Matematická analýza KMA/MA2I 3. p edná²ka Primitivní funkce Matematická analýza KMA/MAI 3. p edná²ka Primitivní funkce Denice a základní vlastnosti P íklad Uvaºujme následující úlohu: Najd te funkci F : R R takovou, ºe F () R. Kdo zná vzorce pro výpo et derivací

Více

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad. 8. Taylorova řada. V urzu matematiy jsme uázali, že je možné funci f, terá má v oolí bodu x derivace aproximovat polynomem, jehož derivace se shodují s derivacemi aproximované funce v bodě x. Poud má funce

Více

Základní zapojení operačních zesilovačů

Základní zapojení operačních zesilovačů ákladní zapojení operačních zesilovačů ) Navrhněte a zapojte stejnosměrný zesilovač s operačním zesilovačem v invertjícím zapojení se zadanými parametry. ) Navrhněte a zapojte stejnosměrný zesilovač s

Více

- funkce, které integrujete aproximujte jejich Taylorovými řadami a ty následně zintegrujte. V obou případech vyzkoušejte Taylorovy řady

- funkce, které integrujete aproximujte jejich Taylorovými řadami a ty následně zintegrujte. V obou případech vyzkoušejte Taylorovy řady Vzorové řešení domácího úkolu na 6. 1. 1. Integrály 1 1 x2 dx, ex2 dx spočítejte přibližně následují metodou - funkce, které integrujete aproximujte jejich Taylorovými řadami a ty následně zintegrujte.

Více

Diamantová suma - řešení příkladů 1.kola

Diamantová suma - řešení příkladů 1.kola Diamantová suma - řešení příladů.ola. Doažte, že pro aždé přirozené číslo n platí.n + 2.n + + n.n < 2. Postupujeme matematicou inducí. Levou stranu nerovnosti označme s n. Nejmenší n, pro než má smysl

Více

1 3Logika XII. RNDr. Kate 0 0ina Trlifajov PhD.

1 3Logika XII. RNDr. Kate 0 0ina Trlifajov PhD. 1 3Logika XII. RNDr. Kate 0 0ina Trlifajov PhD. Katedra teoretick informatiky Fakulta informa 0 0n ch technolog 0 3 0 9esk vysok u 0 0en technick v Praze c ПKate 0 0ina Trlifajov, 2010 BI-MLO, ZS 2011/12

Více

Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.128/02.0055. Nástrahy virtuální reality (pracovní list)

Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.128/02.0055. Nástrahy virtuální reality (pracovní list) Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.128/02.0055 Označení: EU-Inovace-Inf-6-03 Předmět: Informatika Cílová skupina: 6. třída Autor: Jana Čejková Časová dotace: 1 vyučovací

Více

Aritmetika s didaktikou II.

Aritmetika s didaktikou II. Katedra matematiky PF UJEP Aritmetika s didaktikou II. KM / 0026 Přednáška 0 Desetinnáčísla O čem budeme hovořit: Budeme definovat desetinnáčísla jako speciální racionálníčísla. Naučíme se poznávat různé

Více

1 3Statistika I (KMI/PSTAT)

1 3Statistika I (KMI/PSTAT) 1 3Statistika I (KMI/PSTAT) Cvi 0 0en prvn aneb Suma 0 0n symbolika, vod do popisn statistiky Statistika I (KMI/PSTAT) 1 / 17 1 3Obsah hodiny Po dne 0 8n hodin byste m li b 0 5t schopni: spr vn pou 0 6

Více

1 Matematické základy teorie obvodů

1 Matematické základy teorie obvodů Matematické základy teorie obvodů Vypracoval M. Košek Toto cvičení si klade možná přemrštěný, možná jednoduchý, cíl dosáhnout toho, aby všichní studenti znali základy matematiky (a fyziky) nutné pro pochopení

Více

= 2x + y, = 2y + x 3. 2x + y = 0, x + 2y = 3,

= 2x + y, = 2y + x 3. 2x + y = 0, x + 2y = 3, V. Lokální extrémy. Příklad 1: Určete lokální extrémy zadané funkce. 1. f(x, y) = x 2 + y 2 + xy 3y 2. Definičním oborem funkce je množina Df = R 2 a funkce f má spojité parciální = 2x + y, = 2y + x 3.

Více

Elasticita a její aplikace

Elasticita a její aplikace Elasticita a její aplikace Motivace Firmu zajímá, jak ovlivní její tržby tyto změny: firmě rostou náklady, proto chce zdražit svou produkci konkurenční firma vyrábějící podobný výrobek zlevnila očekává

Více

6.3. Lineární diferenciální rovnice druhého řádu s konstantními koeficienty

6.3. Lineární diferenciální rovnice druhého řádu s konstantními koeficienty H VRBENSKÁ J BĚLOHLÁVKOVÁ 63 Lineární diferenciální rovnice druhého řádu s onstantními oeficienty 631 Definice Definice Lineární diferenciální rovnicí druhého řádu s onstantními oeficienty nazýváme rovnici

Více

MATEMATIKA. Příklady pro 1. ročník bakalářského studia. II. část Diferenciální počet. II.1. Posloupnosti reálných čísel

MATEMATIKA. Příklady pro 1. ročník bakalářského studia. II. část Diferenciální počet. II.1. Posloupnosti reálných čísel MATEMATIKA Příklady pro 1. ročník bakalářského studia II. část II.1. Posloupnosti reálných čísel Rozhodněte, zda posloupnost a n (n = 1, 2, 3,...) je omezená (omezená shora, omezená zdola) resp. monotónní

Více

1.2.5 Reálná čísla I. Předpoklady: 010204

1.2.5 Reálná čísla I. Předpoklady: 010204 .2.5 Reálná čísla I Předpoklady: 00204 Značíme R. Reálná čísla jsou čísla, kterými se vyjadřují délky úseček, čísla jim opačná a 0. Každé reálné číslo je na číselné ose znázorněno právě jedním bodem. Každý

Více

SBÍRKA ÚLOH Z MATEMATIKY

SBÍRKA ÚLOH Z MATEMATIKY Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky SBÍRKA ÚLOH Z MATEMATIKY INTEGRÁLNÍ TRANSFORMACE Josef MAŠEK Plzeň 993 3 P ř e d m l u v a K úspěšnému studiu této sbírky úloh

Více

Fotometrie s CCD Základní metody

Fotometrie s CCD Základní metody Fotometrie s CCD Základní metody FH Fotometrie Fotometrie je měření množství záření v optickém oboru. Jde o měření energie elmag záření v rozsahu daném citlivostí lidského oka (ne jinde!). V SI je základní

Více

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018. 3. Reálná čísla

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018. 3. Reálná čísla Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ..07/..00/07.008 3. Reálná čísla RACIONÁLNÍ A IRACIONÁLNÍ ČÍSLA Význačnými množinami jsou číselné množiny. K nejvýznamnějším patří množina reálných čísel,

Více

Zapojení horního spína e pro dlouhé doby sepnutí III

Zapojení horního spína e pro dlouhé doby sepnutí III - 1 - Zapojení horního spína e pro dlouhé doby sepnutí III (c) Ing. Ladislav Kopecký, srpen 2015 V p edchozí ásti tohoto lánku jsme dosp li k zapojení horního spína e se dv ma transformátory, které najdete

Více

Návrh induktoru a vysokofrekven ního transformátoru

Návrh induktoru a vysokofrekven ního transformátoru 1 Návrh induktoru a vysokofrekven ního transformátoru Induktory energii ukládají, zatímco transformátory energii p em ují. To je základní rozdíl. Magnetická jádra induktor a vysokofrekven ních transformátor

Více

4 Vyhodnocení naměřených funkčních závislostí

4 Vyhodnocení naměřených funkčních závislostí 4 Vyhodnocení naměřených funkčních závislostí Kromě měření konstant je častou úlohou měření zjistit, jak nějaká veličina y (závisle proměnná, jinak řečeno funkce) závisí na jiné proměnlivé veličině x (nezávisle

Více

4 Stromy a les. Petr Hlin їn 0 5, FI MU Brno 1 FI: MA010: Stromy a les

4 Stromy a les. Petr Hlin їn 0 5, FI MU Brno 1 FI: MA010: Stromy a les 4 Stromy a les Jedn m ze z kladn ch, a patrn ї nejjednodu 0 8 0 8 m, typem graf 0 1 jsou takzvan і stromy. Jedn se o souvisl і grafy bez kru 0 6nic. P 0 0es svou (zd nlivou) jednoduchost maj stromy bohatou

Více

MATEMATICKÁ ANALÝZA A LINEÁRNÍ ALGEBRA PŘÍPRAVA NA ZKOUŠKU PRO SAMOUKY

MATEMATICKÁ ANALÝZA A LINEÁRNÍ ALGEBRA PŘÍPRAVA NA ZKOUŠKU PRO SAMOUKY MATEMATICKÁ ANALÝZA A LINEÁRNÍ ALGEBRA PŘÍPRAVA NA ZKOUŠKU PRO SAMOUKY POMNĚNKA prase Pomni, abys nezapomněl na Pomněnku MSc. Catherine Morris POMNĚNKA Verze ze dne: 14. října 01 Materiál je v aktuální

Více

Matematika 3. RNDr. Břetislav Fajmon, Ph.D. Mgr. Irena Růžičková ÚSTAV MATEMATIKY

Matematika 3. RNDr. Břetislav Fajmon, Ph.D. Mgr. Irena Růžičková ÚSTAV MATEMATIKY Matematika 3 RNDr. Břetislav Fajmon, Ph.D. Mgr. Irena Růžičková ÚSTAV MATEMATIKY Matematika 3 1 Obsah 1 Vstupní test 8 I NUMERICKÉ METODY 10 2 Chyby při numerických výpočtech 10 2.1 Zdroje a typy chyb...............................

Více

Fyzikální korespondenční seminář UK MFF http://fykos.mff.cuni.cz 23. V. S

Fyzikální korespondenční seminář UK MFF http://fykos.mff.cuni.cz 23. V. S 23. ročník, úloha V. S... světlo v látce!!! chybí statistiky!!! a) Index lomu v nelineárním materiálu závisí na intenzitě světla I jako n = n + n 2I, kde n a n 2 jsou konstanty větší než nula. Zamyslete

Více

Sada 2 Microsoft Word 2007

Sada 2 Microsoft Word 2007 S třední škola stavební Jihlava Sada 2 Microsoft Word 2007 14. Kontrola pravopisu Digitální učební materiál projektu: SŠS Jihlava šablony registrační číslo projektu:cz.1.09/1.5.00/34.0284 Šablona: III/2

Více

1.11 Vliv intenzity záření na výkon fotovoltaických článků

1.11 Vliv intenzity záření na výkon fotovoltaických článků 1.11 Vliv intenzity záření na výkon fotovoltaických článků Cíle kapitoly: Cílem laboratorní úlohy je změřit výkonové a V-A charakteristiky fotovoltaického článku při změně intenzity světelného záření.

Více

Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání

Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání Analýza variance (ANOVA) - jednocestná; faktor s pevným efektem; mnohonásobná srovnání 1. Analýzu variance (ANOVu) používáme při studiu problémů, kdy máme závislou proměnou spojitého typu a nezávislé proměnné

Více

Osvětlovací modely v počítačové grafice

Osvětlovací modely v počítačové grafice Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Semestrální práce z předmětu Matematické modelování Osvětlovací modely v počítačové grafice 27. ledna 2008 Martin Dohnal A07060 mdohnal@students.zcu.cz

Více

Obvodová ešení snižujícího m ni e

Obvodová ešení snižujícího m ni e 1 Obvodová ešení snižujícího m ni e (c) Ing. Ladislav Kopecký, únor 2016 Obr. 1: Snižující m ni princip Na obr. 1 máme základní schéma zapojení snižujícího m ni e. Jeho princip byl vysv tlen v lánku http://free-energy.xf.cz\teorie\dc-dc\buck-converter.pdf

Více

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0 Rovnice tečny a normály Geometrický význam derivace funkce f(x) v bodě x 0 : f (x 0 ) = k t k t je směrnice tečny v bodě [x 0, y 0 = f(x 0 )] Tečna je přímka t : y = k t x + q, tj y = f (x 0 ) x + q; pokud

Více

Matematická analýza 1, příklady na procvičení (Josef Tkadlec, )

Matematická analýza 1, příklady na procvičení (Josef Tkadlec, ) Matematická analýza, příklady na procvičení (Josef Tkadlec, 6.. 7) Reálná čísla. Určete maximum, minimum, supremum a infimum následujících množin: Z; b) M = (, ), 5 ; c) M =, Q; d) M = { + n : n N}; e)

Více

Geometrie v rovině a prostoru Číslo DUM: 01

Geometrie v rovině a prostoru Číslo DUM: 01 Autor: Josef Kraus Datum: 10.10.2011 Škola: Integrovaná ZŠ a MŠM Trnová,, Trnová 222, okres Plzeň - sever Šablona: IV/2 - Inovace a zkvalitnění výuky směř ěřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků

Více

Daniel Velek Optimalizace 2003/2004 IS1 KI/0033 LS PRAKTICKÝ PŘÍKLAD NA MINIMALIZACI NÁKLADŮ PŘI VÝROBĚ

Daniel Velek Optimalizace 2003/2004 IS1 KI/0033 LS PRAKTICKÝ PŘÍKLAD NA MINIMALIZACI NÁKLADŮ PŘI VÝROBĚ PRAKTICKÝ PŘÍKLAD NA MINIMALIZACI NÁKLADŮ PŘI VÝROBĚ - 1 - Firma zabývající se výrobou světlometů do aut dostala zakázku na výrobu 3 druhů světlometů do aut, respektive do Škody Fabia, Octavia a Superb.

Více

Adaptivní řešení úlohy průhybu nehomogenní struny Adaptive Solution of a Nonhomogeneous String Displacement

Adaptivní řešení úlohy průhybu nehomogenní struny Adaptive Solution of a Nonhomogeneous String Displacement VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky Adaptivní řešení úlohy průhybu nehomogenní struny Adaptive Solution of a Nonhomogeneous String Displacement

Více

Počítání s decibely (není třináctá komnata matematiky)

Počítání s decibely (není třináctá komnata matematiky) očítání s decibely (není třináctá komnata matematiky) Hlavním úkolem decibelů je zjednodušit a zpřehlednit výpočty s nimi prováděné a ne prožívat studentské útrapy u tabule, při písemných pracích a u maturitních

Více

Úprava fotografií hledání detailu, zvětšování (pracovní list)

Úprava fotografií hledání detailu, zvětšování (pracovní list) Zvyšování kvality výuky v přírodních a technických oblastech CZ.1.07/1.128/02.0055 Úprava fotografií hledání detailu, zvětšování (pracovní list) Označení: EU-Inovace-Inf-6-01 Předmět: Informatika Cílová

Více

Vyvažování tuhého rotoru v jedné rovině přístrojem Adash 4900 - Vibrio

Vyvažování tuhého rotoru v jedné rovině přístrojem Adash 4900 - Vibrio Aplikační list Vyvažování tuhého rotoru v jedné rovině přístrojem Adash 4900 - Vibrio Ref: 15032007 KM Obsah Vyvažování v jedné rovině bez měření fáze signálu...3 Nevýhody vyvažování jednoduchými přístroji...3

Více

3. Derivace funkce Definice 3.1. Nechť f : R R je definována na nějakém okolí U(a) bodu a R. Pokud existuje limita f(a + h) f(a) lim

3. Derivace funkce Definice 3.1. Nechť f : R R je definována na nějakém okolí U(a) bodu a R. Pokud existuje limita f(a + h) f(a) lim 3 a b s = (a + b) 2 f(s) 3,46 4,680 3,93-2,9422 3,93 4,680 4,2962-2,034 4,2962 4,680 4,4886-0,0954 4,4886 4,680 4,5848 3,2095 4,4886 4,5848 4,5367,0963 4,4886 4,5367 4,526 0,427 4,4886 4,526 4,5006 0,508

Více

2.5.26 Procenta pomocí trojčlenky

2.5.26 Procenta pomocí trojčlenky 2.5.26 Procenta pomocí trojčlenky Předpoklady: 020525 Pedagogická poznámka: Že procenta představují trojčlenku objeví určitě někdo už v předchozí hodině. Takový žák trojčlenku k počítání samozřejmě používat

Více

Úlohy domácího kola kategorie C

Úlohy domácího kola kategorie C 50. ročník Matematické olympiády Úlohy domácího kola kategorie 1. Najděte všechna trojmístná čísla n taková, že poslední trojčíslí čísla n 2 je shodné s číslem n. Student může při řešení úlohy postupovat

Více

Stanovy horolezeckého oddílu "ROT SPORT"

Stanovy horolezeckého oddílu ROT SPORT Stanovy horolezeckého oddílu "ROT SPORT" Horolezecký oddíl "ROT SPORT" je dobrovolným občanským sdružením zájemců o horolezecký sport, navazující na sportovní a duchovní hodnoty českých a saských horolezců

Více

Pojďme se tedy podívat na hlavní výhody a nevýhody mezi montovanými dřevostavbami a zděnými domy.

Pojďme se tedy podívat na hlavní výhody a nevýhody mezi montovanými dřevostavbami a zděnými domy. Montovaná dřevostavba vs. Zděný dům. Stavba rodinného domu je jedno z nejzásadnějších rozhodnutí v životě. Je velmi důležité zvážit všechny faktory vašeho rozhodnutí a ujasnit si, co od svého domu očekáváte,

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napište Frobeniovu větu (existence i počet řešení). b)

Více

1. Je dána funkce f(x, y) a g(x, y, z). Vypište symbolicky všechny 1., 2. a 3. parciální derivace funkce f a funkce g.

1. Je dána funkce f(x, y) a g(x, y, z). Vypište symbolicky všechny 1., 2. a 3. parciální derivace funkce f a funkce g. . Je dána funkce f(x, y) a g(x, y, z). Vypište symbolicky všechny.,. a 3. parciální derivace funkce f a funkce g.. Spočtěte všechny první parciální derivace funkcí: a) f(x, y) = x 4 + y 4 4x y, b) f(x,

Více

Použití derivací L HOSPITALOVO PRAVIDLO POČÍTÁNÍ LIMIT. Monotónie. Konvexita. V této části budou uvedena některá použití derivací.

Použití derivací L HOSPITALOVO PRAVIDLO POČÍTÁNÍ LIMIT. Monotónie. Konvexita. V této části budou uvedena některá použití derivací. V této části budou uvedena některá použití derivací. Použití derivací L HOSPITALOVO PRAVIDLO POČÍTÁNÍ LIMIT Tvrzení je uvedeno pro jednostrannou itu zprava. Samozřejmě obdobné tvrzení platí pro itu zleva

Více

2.6. Limita funkce. Nechť c R jevnitřnínebokrajníbodintervaludefiničníhooborufunkce

2.6. Limita funkce. Nechť c R jevnitřnínebokrajníbodintervaludefiničníhooborufunkce 2.6. Limita funkce Nechť c R jevnitřnínebokrajníbod intervalu definičního oboru funkce f.(funkce v něm může, ale nemusí být definovaná.) Jestliže vzorům x blízkým bodu c, ale různýmod c, (tedy x (c d,

Více

6 Extrémy funkcí dvou proměnných

6 Extrémy funkcí dvou proměnných Obsah 6 Extrémy funkcí dvou proměnných 2 6.1 Lokálníextrémy..... 2 6.2 Vázanélokálníextrémy.... 4 6.2.1 Metodyhledánívázanýchlokálníchextrémů..... 5 6.2.2 Přímédosazení..... 5 6.2.3 Lagrangeovametoda.....

Více

NMAF 051, ZS Zkoušková písemná práce 26. ledna x. x 1 + x dx. q 1. u = x = 1 u2. = 1 u. u 2 (1 + u 2 ) (1 u 2 du = 2.

NMAF 051, ZS Zkoušková písemná práce 26. ledna x. x 1 + x dx. q 1. u = x = 1 u2. = 1 u. u 2 (1 + u 2 ) (1 u 2 du = 2. Jednotlivé kroky při výpočtech stručně, ale co nejpřesněji odůvodněte Pokud používáte nějaké tvrzení, nezapomeňte ověřit splnění předpokladů Jméno a příjmení: Skupina: Příklad 4 Celkem bodů Bodů 5 6 8

Více

Algoritmizace a programování

Algoritmizace a programování Algoritmizace a programování V algoritmizaci a programování je důležitá schopnost analyzovat a myslet. Všeobecně jsou odrazovým můstkem pro řešení neobvyklých, ale i každodenních problémů. Naučí nás rozdělit

Více

Matematické metody rozhodování

Matematické metody rozhodování Matematické metody rozhodování Roman Hájek, Klára Hrůzová, Tomáš Konečný, Markéta Krmelová, Martin Trnečka 30. dubna 200 Rozhodovacíproblém: Výběrideálníhonotebooku. ID Notebook Váha Design Baterie Procesor

Více

Cvi en 86: Najd te nutn a posta uj c podm nky pro kompaktnost mno iny M v diskr tn m metrick m prostoruè! ë M je kompaktn, pr v kdy je kone n. ë Cvi e

Cvi en 86: Najd te nutn a posta uj c podm nky pro kompaktnost mno iny M v diskr tn m metrick m prostoruè! ë M je kompaktn, pr v kdy je kone n. ë Cvi e Cvi en 86: Najd te nutn a posta uj c podm nky pro kompaktnost mno iny M v diskr tn m metrick m prostoruè! ë M je kompaktn, pr v kdy je kone n. ë Cvi en 87: Rozhodn te, zda je sou in dvou kompaktn ch metrick

Více

1.3 Druhy a metody měření

1.3 Druhy a metody měření Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 1.3 Druhy a metody měření Měření je soubor činností, jejichž cílem je stanovit hodnotu měřené fyzikální veličiny.

Více

Derivace funkce a parciální derivace

Derivace funkce a parciální derivace Derivace funkce a parciální derivace Derivace funkce jedné proměnné Derivace vyšších řádů L Hospitalovo pravidlo Parciální derivace. p.1/18 Derivace funkce jedné proměnné Příklad 3.1.1 Vypočtěte z definice

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Číslo projektu Číslo materiálu Název školy Autor Tematický celek Ročník CZ.1.07/1.5.00/34.0029 VY_32_INOVACE_29-19 Střední průmyslová škola stavební, Resslova 2, České Budějovice

Více

III. Diferenciál funkce a tečná rovina 8. Diferenciál funkce. Přírůstek funkce. a = (x 0, y 0 ), h = (h 1, h 2 ).

III. Diferenciál funkce a tečná rovina 8. Diferenciál funkce. Přírůstek funkce. a = (x 0, y 0 ), h = (h 1, h 2 ). III. Diferenciál funkce a tečná rovina 8. Diferenciál funkce. Přírůstek funkce = f(x 0 + h 1, y 0 + h 2 ) f(x 0, y 0 ) f u (x 0, y 0 ), kde u = (h 1, h 2 ). ( ) = f(x 0 + h 1, y 0 ) f(x 0, y 0 ) x (x 0,

Více

6. Matice. Algebraické vlastnosti

6. Matice. Algebraické vlastnosti Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 6 Matice Algebraické vlastnosti 1 Algebraické operace s maticemi Definice Bud te A,

Více

Příprava na 1. čtvrtletní písemku pro třídu 1EB

Příprava na 1. čtvrtletní písemku pro třídu 1EB Variace 1 Příprava na 1. čtvrtletní písemku pro třídu 1EB Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Číselné

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

Dne 12. 7. 2010 obdržel zadavatel tyto dotazy týkající se zadávací dokumentace:

Dne 12. 7. 2010 obdržel zadavatel tyto dotazy týkající se zadávací dokumentace: Dne 12. 7. 2010 obdržel zadavatel tyto dotazy týkající se zadávací dokumentace: 1. na str. 3 požadujete: Volání a SMS mezi zaměstnanci zadavatele zdarma bez paušálního poplatku za tuto službu. Tento požadavek

Více

plošný 3D NURBS modelář pracující pod Windows NURBS modely jsou při jakkoliv blízkém pohledu dokonale hladké

plošný 3D NURBS modelář pracující pod Windows NURBS modely jsou při jakkoliv blízkém pohledu dokonale hladké Úvod do počítačové grafiky Rhino - modelování v rovině Základní úlohy: bod, lomená čára, křivka, kružnice, Volné i přesné zadávání pomocí souřadnic Úvod do Rhina plošný 3D NURBS modelář pracující pod Windows

Více

Z klady fuzzy modelov n Vil m Nov k Kniha seznamuje ten e se z klady fuzzy logiky a fuzzy regulace. Srozumitelnou formou s minim ln mi n roky na p edchoz matematick znalosti jsou vysv tleny z klady teorie

Více

Regresní analýza. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.

Regresní analýza. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob. Statistika II Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu) této závislosti pomocí vhodné funkce

Více

1.2.7 Druhá odmocnina

1.2.7 Druhá odmocnina ..7 Druhá odmocnina Předpoklady: umocňování čísel na druhou Pedagogická poznámka: Probrat obsah této hodiny není možné ve 4 minutách. Já osobně druhou část (usměrňování) probírám v další hodině, jejíž

Více

1 L Hospitalovo pravidlo

1 L Hospitalovo pravidlo L Hospitalovo pravidlo Věta.. Bud R R R {± }). Necht je splněna jedna z podmínek i) ii) f) g), g). Eistuje-li vlastní nebo nevlastní) f ) g ) Obdobné tvrzení platí i pro jednostranné ity., pak eistuje

Více

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA

METODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA 2-3. Metoda bisekce, met. prosté iterace, Newtonova metoda pro řešení f(x) = 0. Kateřina Konečná/ 1 ITERAČNÍ METODY ŘEŠENÍ NELINEÁRNÍCH ROVNIC - řešení nelineární rovnice f(x) = 0, - separace kořenů =

Více

DYNAMICKÉ VÝPOČTY PROGRAMEM ESA PT

DYNAMICKÉ VÝPOČTY PROGRAMEM ESA PT DYNAMICKÉ VÝPOČTY PROGRAMEM ESA PT Doc. Ing. Daniel Makovička, DrSc.*, Ing. Daniel Makovička** *ČVUT v Praze, Kloknerův ústav, Praha 6, **Statika a dynamika konstrukcí, Kutná Hora 1 ÚVOD Obecně se dynamickým

Více

Protokol č. 4. Objem ležícího kmene

Protokol č. 4. Objem ležícího kmene Protokol č. 4 Objem ležícího kmene Zadání: Vypočítejte objem kmene metodou Huberovou, Smalianovou a Newtonovou a Huberovou metodou podle sekcí. Slovně porovnejte výsledky a zhodnoťte příčiny případných

Více

Zapamatujte si: Žijeme ve vibračním Vesmíru, kde vládne Zákon Přitažlivosti.

Zapamatujte si: Žijeme ve vibračním Vesmíru, kde vládne Zákon Přitažlivosti. ZÁKON PŘITAŽLIVOSTI je magnetická síla působící v celém Vesmíru.Všechno kolem nás je ZP ovlivněno. Je to podstata všech projevů, které vidíme. Vrána k vráně sedá, rovného si hledá a smolné dny jsou důkazem

Více

Programy SFRB využijte co nejvýhodněji státní úvěr na opravu vašeho bytového domu.

Programy SFRB využijte co nejvýhodněji státní úvěr na opravu vašeho bytového domu. Říjen 2013 Programy SFRB využijte co nejvýhodněji státní úvěr na opravu vašeho bytového domu. Z pohledu státního rozpočtu jsou programy SFRB charakteristické výrazným multiplikačním efektem a pro stavebnictví

Více

dx se nazývá diferenciál funkce f ( x )

dx se nazývá diferenciál funkce f ( x ) 6 Výklad Definice 6 Nechť je 0 vnitřním bodem definičního oboru D f funkce f ( ) Funkce proměnné d = 0 definovaná vztahem df ( 0) = f ( 0) d se nazývá diferenciál funkce f ( ) v bodě 0, jestliže platí

Více

VY_52_INOVACE_2NOV39. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: 9. 10. 2012 Ročník: 8. a 9.

VY_52_INOVACE_2NOV39. Autor: Mgr. Jakub Novák. Datum: 9. 10. 2012 Ročník: 8. a 9. VY_52_INOVACE_2NOV39 Autor: Mgr. Jakub Novák Datum: 9. 10. 2012 Ročník: 8. a 9. Vzdělávací oblast: Člověk a příroda Vzdělávací obor: Fyzika Tematický okruh: Elektromagnetické a světelné děje Téma: Závislost

Více

7. Aplikace derivace

7. Aplikace derivace 7. Aplikace derivace Verze 20. července 2017 Derivace funkce se využívá při řešení úloh technické praxe i teorie. Uvedeme několik z nich: vyčíslení hodnot funkce, výpočet limity, vyšetřování průběhu funkce

Více

(mimo pozůstalostní řízení a vypořádání SJM) ÚVOD POPIS ŘEŠENÍ Typ nemovitosti : Výše spoluvlastnického podílu : ZÁVĚR

(mimo pozůstalostní řízení a vypořádání SJM) ÚVOD POPIS ŘEŠENÍ Typ nemovitosti : Výše spoluvlastnického podílu : ZÁVĚR 1/1 Znalecký standard AZO č.1 Obvyklá cena spoluvlastnického podílu - obecně (mimo pozůstalostní řízení a vypořádání SJM) Stanovení obvyklé ceny (dále OC) spoluvlastnického podílu je nutné pro soudní spory,

Více

FYZIKA ČENĚK KODEJŠKA ANEŽKA RAICHOVÁ JIŘÍ BERNÝ LUKÁŠKOZÁK

FYZIKA ČENĚK KODEJŠKA ANEŽKA RAICHOVÁ JIŘÍ BERNÝ LUKÁŠKOZÁK FYZIKA Fyzikální experimenty sezvukovoukartoupc ČENĚK KODEJŠKA ANEŽKA RAICHOVÁ JIŘÍ BERNÝ LUKÁŠKOZÁK Gymnázium,NovýBydžov Vrámcizatraktivněnívýukyfyzikyjsmesezabývalivyužitímzvukové karty počítače a několika

Více

Návrh rozměrů plošného základu

Návrh rozměrů plošného základu Inženýrský manuál č. 9 Aktualizace: 02/2016 Návrh rozměrů plošného základu Program: Soubor: Patk Demo_manual_09.gpa V tomto inženýrském manuálu je představeno, jak lze jednoduše a ektivně navrhnout železobetonovou

Více

ZÁKLADNÍ ŠKOLA a MATE SKÁ ŠKOLA STRUP ICE, okres Chomutov

ZÁKLADNÍ ŠKOLA a MATE SKÁ ŠKOLA STRUP ICE, okres Chomutov ZÁKLADNÍ ŠKOLA a MATE SKÁ ŠKOLA STRUP ICE, okres Chomutov Autor výukového Materiáu Datum (období) vytvo ení materiáu Ro ník, pro který je materiá ur en Vzd ávací obor tématický okruh Název materiáu, téma,

Více

Nalezněte hladiny následujících funkcí. Pro které hodnoty C R jsou hladiny neprázdné

Nalezněte hladiny následujících funkcí. Pro které hodnoty C R jsou hladiny neprázdné . Definiční obor a hladiny funkce více proměnných Nalezněte a graficky znázorněte definiční obor D funkce f = f(x, y), kde a) f(x, y) = x y, b) f(x, y) = log(xy + ), c) f(x, y) = xy, d) f(x, y) = log(x

Více

MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL

MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL MODELOVÁNÍ CENOVÉ ELASTICITY POPTÁVKY PO VJEZDU NA AUTOBUSOVÉ NÁDRAŽÍ MODELLING OF PRICE DEMAND ELASTICITY FOR ENTRY TO BUS TERMINAL Martina Lánská 1 Anotace: Článek se zabývá modelováním cenové elasticity

Více

HLEDÁNÍ WIEFERICHOVÝCH PRVOČÍSEL. 1. Úvod

HLEDÁNÍ WIEFERICHOVÝCH PRVOČÍSEL. 1. Úvod Kvaternion 2/2013, 103 109 103 HLEDÁNÍ WIEFERICHOVÝCH PRVOČÍSEL PETR LEŽÁK Abstrakt. Článek pojednává o současném stavu hledání Wieferichových prvočísel. Jsou zde navrženy metody, jak toto hledání urychlit,

Více

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1.

1. Alternativní rozdělení A(p) (Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy. p(0) = P (X = 0) = 1 p, p(1) = P (X = 1) = p, 0 < p < 1. 2. Některá důležitá rozdělení Diskrétní rozdělení. Alternativní rozdělení Ap) Bernoulli) je diskrétní rozdělení, kdy náhodná veličina X nabývá pouze dvou hodnot a a pro její pravděpodobnostní funkci platí:

Více

Registrace programů VIS

Registrace programů VIS Registrace programů VIS Programy VIS podléhají povinné registraci. Nezaregistrovaný program je po určitou dobu plně funkční. Při spuštění však program upozorní na to, že registrace zatím nebyla provedena.

Více

Laserové skenování principy

Laserové skenování principy fialar@kma.zcu.cz Podpořeno z projektu FRVŠ 584/2011 Co je a co umí laserové skenování? Laserové skenovací systémy umožňují bezkontaktní určování prostorových souřadnic, 3D modelování vizualizaci složitých

Více

Nový globální transformační klíč ETRF2000(05) S-JTSK

Nový globální transformační klíč ETRF2000(05) S-JTSK Nový globální transformační klíč ETRF2000(05) S-JTSK Vážení přátelé, v tomto čísle Leica e-mailu bychom se s Vámi rádi podělili o informace o důležité změně převodu souřadnic do S-JTSK při používání GNSS

Více

Těhotenský test pro zrakově postižené Tereza Hyková

Těhotenský test pro zrakově postižené Tereza Hyková Těhotenský test pro zrakově postižené Tereza Hyková hykovter@fel.cvut.cz Zadání Cílem projektu je nalézt řešení, které by umožnilo nevidomým dívkám a ženám interpretovat výsledek těhotenského testu v soukromí

Více

2 Trochu teorie. Tab. 1: Tabulka pˇrepravních nákladů

2 Trochu teorie. Tab. 1: Tabulka pˇrepravních nákladů Klíčová slova: Dopravní problém, Metody k nalezení výchozího ˇrešení, Optimální ˇrešení. Dopravní problém je jednou z podskupin distribuční úlohy (dále ještě problém přiřazovací a obecná distribuční úloha).

Více

Zátěžové testování SW aplikací. Miroslav Růžovský Softec CZ, spol. s.r.o.

Zátěžové testování SW aplikací. Miroslav Růžovský Softec CZ, spol. s.r.o. Zátěžové testování SW aplikací Miroslav Růžovský Softec CZ, spol. s.r.o. Zátěžové testování SW? Zátěžové testování (Load Testing) je proces tvorby požadavků na systém a měření jeho odezvy (rychlosti).

Více

(1) (3) Dále platí [1]:

(1) (3) Dále platí [1]: Pracovní úkol 1. Z přiložených ů vyberte dva, použijte je jako lupy a změřte jejich zvětšení a zorná pole přímou metodou. 2. Změřte zvětšení a zorná pole mikroskopu pro všechny možné kombinace ů a ů. Naměřené

Více