Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody
|
|
- Kateřina Fišerová
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody Michael Šebek Automatické řízení
2 Opakování: Dělení polynomů: e zbytkem a bez Polynomy tvoří okruh, ale ne těleo (Okruh tvoří také celá číla, těleo naopak racionální číla, racionální funkce, atp.) Obecně tedy není možné dělit polynomy beze zbytku Beze zbytku dělí každý polynom jen tzv. jednotky, což jou tu polynomy tupně 0, tedy nenulová reálná číla Někdy ale beze zbytku dělit jde: Pokud a() dělí c() beze zbytku, značíme to a () c () Pak exituje b() takové, že c () = ab ()() Pak také říkáme a() je dělitelem c(), a že c() je náobkem a() Pokud a() dělí c() i d(), pak je a() polečným dělitele c() i d() Největším polečným dělitelem je ten, který má nejvyšší tupeň Příklad Pro c ( ) = ( + 1)( 1) a () = + 1 d () = + je a () c () d () c () Michael Šebek Pr-ARI
3 Opakování: Největší polečný dělitel greatet (left) common divior = největší polečný dělitel Pro je ap () () + bq ()() = g () av ()() + bw () () = 0 a přitom matice je unimodulární (= její determinant je nenulová kontanta) ( a b) g ( ) = gcd (), () p () q () U() = v () w () >> pformat rootr >> a=(+1)^*(-1)*(+) a = (+)(^++1)(-1) >> b=(+1)*(-1)*(-) b = (+1)(-1)(-) >> g=grd(a,b) g = (+1)(-1) >> [g,u]=grd(a,b) g = (+1)(-1) U = ( ) -0.94(-) 0.94(+)(+1) >> U*[a; b] an = (+1)(-1) 0 Michael Šebek Pr-ARI
4 Euklide z Alexandrie ( ~ 300 před n.l. ) zavedl ještě dělení e zbytkem Pro dané polynomy a(), b()ǂ0 exitují polynomy q(), r() takové, že a = bq + r, deg r < deg b Opakování: Dělení e zbytkem podíl zbytek Proto polynomy tvoří tzv. euklidovký okruh >> a=prand(5,'int'),b=prand(3,'int') a = ^ - ^3 + 3^4 + 4^5 b = ^ - 6^3 >> [q,r] = rdiv(a,b) q = ^ r = ^ >> a-(b*q+r) an = 0 Michael Šebek Pr-ARI
5 Věta: Rovnice má řešení, právě když Nutná a potačující podmínka řešitelnoti ax ()() + by () () = c () gcd ( ab, ) c Důkaz Nutnot ( jen když ): Nechť ax ' + by ' = c a označme gcd( a, b) = g, a = ga, b = gb Pak g( ax ' + by ') = c a tudíž g c Potačitelnot ( když ) Nechť ( ab, ) c a označme ( a, b) = g, c = gc Pak vždy exituje p, q takové, že ap + bq = g Vynáobením c dotaneme a( pc ) + b( qc ) = c a tím jme zkontruovali řešení x = pc, y = qc Michael Šebek Pr-ARI
6 Příklady: řešitelnot >> c=(+1)*(+); >> a=(+1)^*(-1); b=(+1)*(-); >> g=gld(a,b) g = (+1) >> pol(c/g) an = (+.0000) >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = y = (+1.500) >> a*x+b*y-c an = 0 >> c=(-1)*(+) c = (+)(-1) >> c/g an = (+)(-1)/(+1) >> pol(c/g)??? Error uing ==> frac.pol Argument i not convertible to polynomial. Michael Šebek Pr-ARI
7 přeno bez krytých módu (bez krácení) 1 ( + 3) y () = u () ( 1)( + ) ( + 3) b () a ( ) = ( 1)( + )( + 3) y () = u () a () b ( ) = ( + 3) charakteritický polynom je ax ()() + by () () = ( 1)( + )( + 3)() x + ( + 3) y() = ( + 3) d () tedy žádný ZV regulátor nezmění neřiditelnou čát Obecné řešení 1 ( 1)( + ) Michael Šebek 7 u 1 ( + 3) >> pformat rootr >> a=(-1)*(+)*(+3),b=+3 a = ( )(+.0000)( ), b = (+3) >> x=prand();y=prand();c=a*x+b*y c = 0.877(+3.069)( )( )(^ ) >> x=prand();y=prand();c=a*x+b*y c = 0.758( )( )( )(^ ) >> x=prand();y=prand();c=a*x+b*y c = ( )(+.411)(+0.806)( )( ) y
8 Obecné řešení Věta: Obecné řešení Obecné řešení x = x bt kde t je libovolný rovnice má tvar y = y + at polynomiální parametr Důkaz: 1) Je to řešení pro každé t: Protě ho doadíme do rovnice ax + by = ax abt + by + bat = ax + by + ( ba ab ) t = c ) Neexituje žádné jiné řešení: pro libovolná řešení x, y a x,y platí ax + by = c, ax ' + by ' = c Odečtením ax ( x') + by ( y') = 0 a z toho ax ( x') = ( y y') b Přitom polynomy ab, definované dříve jou neoudělné a platí ab = ab Tudíž, takže pro nějaký polynom t platí b x x' a y y' x x ' = bt y y ' = at Libovolné řešení zíkáme tak, že necháme t probíhat množinu všech reálných polynomů Michael Šebek Pr-ARI
9 Příklad: Obecné řešení Nějaké řešení a=(+1)^*(-1) a = ^ + ^3 >> b=(+1)*(-) b = ^ >> c=(+1)*(+) c = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = y = >> [x,y,v,w]=axbyc(a,b,c) x = y = v = w = ^ Jiné řešení >> t=1- t = 1 >> xnew=x+v*t,ynew=y+w*t xnew = ^ ynew = ^ ^3 >> a*xnew+b*ynew-c an = 0 x () = x'() + rt ()() new y () = y'() + vt ()() new r () = b () v () = a () x () = x'() b()() t y () = y'() + at ()() Michael Šebek Pr-ARI
10 Vezmeme obecné řešení x = x ' bt y = y ' + at a algoritmem dělení redukujeme x' modulo b : Pak je x= r bt ( q) y = y ' + at Volbou t = q dotaneme řešení x, y minimálního tupně v x x= r deg x< deg b y = y ' + aq Podobně bychom dokázali exitenci a unicitu řešení minimálního tupně v y Tato dvě řešení jou obecně různá Řešení minimálního tupně x ' = bq + r deg r < deg b Michael Šebek Pr-ARI
11 Data Příklad: řešení minimálního tupně >> a=prand(3),b=prand(),c=prand(5) a = ^ ^3 b = ^ c = ^ + 1.8^ ^ ^5 >> [x,y,b_bar,a_bar]=axbyc(a,b,c); b_bar,a_bar b_bar = ^ a_bar = ^ ^3 Řešení min. tupně y Řešení min. tupně x >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = ^ y = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c,'miny') x = ^ y = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c,'minx') x = y = ^ ^3 Michael Šebek Pr-ARI
12 Koincidence Důležitý zvláštní případ natane, když deg c< deg a+ deg b Vyvětlení (předpokládáme neoudělná a, b ) x y c ax + by = c + = triktně ryzí, když platí b a ab triktně ryzí, když řeš. min deg x triktně ryzí, když řeš. min deg y Pravá trana triktně ryzí buď oba zlomky na levé traně jou triktně ryzí nebo žádný Pravá trana není triktně ryzí vždy pouze jeden zlomek na levé může být triktně ryzí když deg c< deg a+ deg b, pak obě řešení minimálních tupňů koincidují a exituje jediné řešení minimálního tupně (které je minimální v obou neznámých oučaně) když deg c deg a+ deg b, pak kutečně exitují dvě různá řešení minimálního tupně (jedno v x a druhé v y) Michael Šebek Pr-ARI
13 Příklad: koincidence Ano Obě jou tejná! Tedy exituje jediné řešení minimálního tupně (v obou oučaně) Ne Jou různá >> a=prand(3),b=prand(),c1=1, c=prand(6) a = ^ ^3 b = ^ c1 = 1 >> [x,y]=axbyc(a,b,c1,'minx') x = y = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c1,'miny') x = y = ^ >> c=prand(6) c = ^+0.3^3-0.96^4-0.15^5+0.74^6 >> [x,y]=axbyc(a,b,c,'minx') x = y = ^ ^3-0.55^4 >> [x,y]=axbyc(a,b,c,'miny') x = ^ ^3 y = ^ Michael Šebek 13
14 Elementární operace na polynomiální matici Řádkové operace - 3 základní náobení řádku 1 nenulovou kontantou výměna dvou řádků 1 přičtení řádku náobeného 1 polynomem k jinému řádku 1. řádek 3 výměna řádků 1. řádek +.řád Sloupcové operace jou duální Elementární operace zachovávají až na náobení kontantou determinant odpovídají náobení unimodulární maticí (tj. maticí kontantním nenulovým determinantem) Michael Šebek Pr-ARI
15 Potup řešení polynomiálními redukcemi Řešení rovnice polynomiálními redukcemi Krok 1 Utvoř loženou matici Krok Redukuj ji elementárními řádkovými operacemi na tvar a () 1 0 b () 0 1 g () p () q () 0 v () w () Pak je pa ()() + qb ()() = g () va ()() + wb ()() = 0 kde ( a (), b ()) ( v (), w ()) gcd = g ( ) gcd = 1 Krok 3 Extrahuj g() z c() a dotaň Když to nejde, rovnice nemá řešení! c () = cg () () Michael Šebek Pr-ARI
16 Potup řešení polynomiálními redukcemi Výledek: jako řešení vezmi x () = cp () () y () = cq ()() Navíc, všechna řešení jou vyjádřena takto x () = cp () () + vt ()() y () = c()() q + wt ()() volný polynomiální parametr Potup výpočtu plyne z rovnoti p q a 1 0 g p q v w b 0 1 = 0 v w Michael Šebek Pr-ARI
17 Příklad: Řešení rovnice redukcemi ( ) ( ) + 1 x () + 1 y () = Krok 1 a Krok g () = 1 c() 1 ½ ½ = Krok 4 x () = y () = 1 x () = + t () 1+ y () = + t () Michael Šebek Pr-ARI
18 Potup řešení Sylvetrovou maticí Ukážeme na příkladu. tupně, kdy je dáno a() = a0 + a 1 + a a hledáme x() = x0 + x 1, y() = y0 + y b() = b b 1 + b c() = c0 + c 1 + c Krok1: Doadíme polynomy neurčitými koeficienty do rovnice, a + a+ a x + x + b + b+ b y + y = c + c+ c ( )( ) ( )( ) ax + by = c porovnáme koeficienty u tejných mocnin, ax + by + ax + by = c nebo maticově a ax + by + ax + by = c 0 a1 a 0 b ax 1+ by 1= 0 0 b1 b 0 [ x0 y0 x1 y1] = [ c0 c1 c 0] 0 a0 a1 a 0 b0 b1 b Vyřešíme tuto maticovou rovnici, čímž dotaneme x0, y0, x1, y1a z nich etavíme hledané x() = x + x, y() = y + y Michael Šebek Pr-ARI
19 ( ) ( ) + 1 x () + 1 y () = a () = 1+ b () = 1+ c () = x () = x y () = y Dotali jme řešení minimálního tupně (v obou neznámých), které je jiné než partikulární řešení zíkané dříve To z minulého příkladu dotaneme z obecného řešení volbou t() = 1 Příklad: Řešení Sylvetrovou maticí 0 0 [ x y ] = [ x y ] = [ 0 1] x () = + t () 1+ y () = + t () 1 1 x () =, y () = Michael Šebek Pr-ARI
20 Pozor na špatný odhad Pro rovnici hledáme i tady řešení tupňů 0 ( vědomím, že to ai je špatný odhad) a tak řešíme maticovou rovnice která ale nemá žádné řešení. Přeto polynomiální rovnice řešení má, ale vyšších tupňů, např. Toto je typický případ a = 1 +, b = (1 + ) = 1+ +, c = 1+ + [ x y ] = [ 1 ] x= 0.5 y, = >> a=1+^,b=(1+)^,c=a+b-1 a = 1 + ^ b = ^ c = ^ >> S=ylv([a;b],0),C=c{0:} S = C = 1 >> XY=C/S XY = >> XY*S==C an = >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = -0.5 y = Michael Šebek Pr-ARI
21 Příklad: přiřazení pólů Soutava motor přeno vtupního napětí Dříve navržený PI regulátor dává nulovou odchylku na kok ale ne dobrou dynamiku tak zkume lepší c b = a = ^ p = q = c1 = a*p + b*q c1 = ^ ^3 >> root(c1) an = i i i >> c=(+5)*(+1+j)*(+1-j) c = ^ + ^3 Michael Šebek Pr-ARI
22 řešením je obecný regulátor 1. řádu zajití dobrou dynamiku, ale >> [x1,y1]=axbyc(a,b,c) x = -1.7e e+0 y = 1.9e+0-3 nemá integrační charakter a tedy nezajití nulovou odchylku zkume tam tedy dát integrátor natvrdo (při řešení rovnice z něj uděláme čát outavy) dotaneme regulátor dobrou dynamikou a nulovou odchylkou ale je PID, což e dalo čekat Poučení: máme dobrou kontrolu nad dynamikou (vhodným výběrem CL pólů) dokážeme zajitit i další požadavky ale nemáme kontrolu nad řádem regulátoru ten protě vyjde pokračování >> [x,y]=axbyc(a*,b,c) x = y = 1.5e ^ >> p = x*, q =y p = 9.1e+0 q = 1.5e ^ Michael Šebek Pr-ARI
23 Příklad: Ryzot regulátoru Příklad: Pokud nemá pravá trana rovnice dotatečně vyoký tupeň ryzí regulátor exituje jen náhodou (není to generický případ) >> a=(-1)^,b=,c=(+1)^ a = ^ b = c = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = y = Jiný příklad: ryzí regulátor neexituje, to je generický případ >> c=prand(,'ta') c = ^ >> [x,y]=axbyc(a,b,c) x = y = Michael Šebek Pr-ARI
24 Všechny tabilizující regulátory Jak vypadá výledný charakteritický polynom? Pro t () = 0, d () = 1 q () y () = ap () () + bq ()() = ax ()() + by () () = c () p () x () Pro t () libovolné, d () libovolné tabilní (bez krácení ve reg. ) q () yd () () at ()() = p () xd () () + bt ()() ( ) ( ) ( ax ()() by () ()) d () ( ab ()() ba ()()) t () cd () () ap () () + bq ()() = a () xd () () + bt ()() + b () yd () () at ()() = + + = Je tam tedy vždy faktor c ()? To by přece nebyl obecný tabilní charakteritický polynom? Není: V některých případech dojde k jeho vykrácení už v regulátoru Michael Šebek Pr-ARI
25 Pokračování: Krácení Pro parametry takové, že dojde k vykrácení q () ( yd () () at ()()) c () = p () ( xd () () + bt ()()) c () ( yd () () at ()()) ( xd () () + bt ()()) ap () () + bq ()() = a () + b () c () c () ( + ) + ( ) ax ()() by () () d () ab ()() ba ()() t () cd () () = = = d () c () c () Tedy je výledný char. polynom opravdu libovolný tabilní Kdy k tomu dojde či jak to zařídit? Muí být + = = Řešíme jednu z rovnic =, + druhá vyjde = Výledný regulátor ( po vykrácení ) q () v () yd () () at ()() cv ()() xd () () bt ()() cw () () yd () () cv ()() at ()() xd () () cw () () bt ()() = p () w () Michael Šebek Pr-ARI
26 Soutavu b () a () = 1 Zřejmě tabilizuje regulátor y1() x1() = 1= výledných char. polynomem ax () 1() + by () 1() = + a také regulátor y() x() = 11= 1 výledných char. polynomem ax () () + by () () = + 1 Vyjděme třeba z prvního a napišme parametrizaci všech ve tvaru Teď volme parametry tak, aby e první char. Polynom vykrátil K tomu řešíme rovnici Po doazení vykrátíme a dotaneme kutečně q() d() t() = p () d () + t () y1 () d () = cv ()() + at ()() ( + 1) = ( + ) v() + t() v () = t () = 1 q () ( + 1) + 1 = = = p () ( ) Příklad Michael Šebek Pr-ARI
27 Příklad: Sledování DOF ( )( ) a () = 1+ 1 b () = + f() = f () = ( )( ) m () = + 1+ >> a=(1+)*(1-), b=+, f=^, m=(+)*(+1)^ >> [p,q]=axbyc(a,b,m,'miny') p = -, q = + >> [t,r]=axbyc(f,b,m,'miny'); r r = 1 + >> T=coprime(b*r/(a*p+b*q)) T = / ^ >> tep(tf(t/),tf(1/),5) ap () () + bq ()() = m () f ()() t + br ()() = m () p () = q () = + r () = 1+ Michael Šebek Pr-ARI
28 Sledování - 1DOF Navrhněme pro tejné zadání regulátor 1DOF, tedy řízení odchylkou Potup výběrem z DOF regulátorů p () = + w ()( + ) Z obecného řešení předchozí úlohy vybereme takové, aby q () = r () q () = + w ()(1 ) r () = 1+ v () ( ) ( ) Volbou w = 1 +, v = dotaneme nevyhovující p1 () = 0 q1() = 1+ + = r1() Jinou volbou u = 1, v = 1 dotaneme ( ) ( ) ( ) 4 p () = +, q () = 1+ + = r () Toto řešení ice není ryzí, ale jinak vyhovuje. Ryzí řešení tady neexituje. Podle očekávání obahuje jmenovatel 1DOF regulátoru faktor Michael Šebek Pr-ARI
29 1DOF regulátor můžeme navrhnout i přímo řešením rovnice a () f ()() x + bq ()() = m () a položením p () = f ()() x Protože řešení minimálního tupně x3() = p3() = 0 q () = tu opět nevyhovuje, muíme najít jiné pomocí obecného řešení x () = 0 + w ()( + ) q () = w ()(1 ) Pro w =1 dotáváme x4() = +, p4() = + 4 q () = Sledování - 1DOF >> [x3,q3]=axbyc(a*f,b,m), p3=x3*f x3 = 0 q3 = ^ p3 = 0 >> w=1;x4=x3+w*b; p4=x4*f,q4=q3-w*a*f p4 = ^ + ^3 q4 = ^4 ( ) Michael Šebek Pr-ARI
30 Porovnání ledování DOF a 1DOF Povšimněte i, že DOF regulátor vyšel ryzí ale 1DOF regulátor ryzí není To e projeví na CL přenoech v na odezvě na rampu q () + r () 1+ =, = p () p () q4() 1+ + = p () 4 ( + ) 4 >> TDOF= r*coprime(b/m) TDOF = 1 + / ^ >> T1DOF= q4*coprime(b/m) T1DOF = ^4 / ^ >> perdof=tf((tdof)/^); per1dof=tf(t1dof/^); impule(perdof,per1dof,tf(1/ ^),3) Michael Šebek Pr-ARI
31 Příklad: Model matching b ( ) ( + 1)( 1) a ( ) ( + )( ) Soutava = a požadovaný přeno Neoudělné faktory Volíme a řešíme rovnici t () = 1 b ( ) ( + 1)( 1) ( + 1) b( ) = = = g () ( 1) 1 g () g () 1 = f( ) ( + ) Řešení p ( ) 3( 1), q ( ) ( ). Feedforward je Tedy vychází regulátor Zkouška + p + + q = + + ( )( ) ( ) ( 1)( 1) ( ) ( ) ( 1) = + = + r () = 1 ( + ) 1 u = y+ u 3( + 1) 3( + 1) ( + 1)( 1) ( + 1)( 1) ( 1) = = 3( + )( )( + 1) + ( + 1)( 1)( + ) ( + ) ( + 1) ( + ) new Michael Šebek Pr-ARI
Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody
Příklady k přednášce 19 - Polynomiální metody Michael Šebek Automatické řízení 016 15-4-17 Dělení polynomů: e zbytkem a bez Polynomy netvoří těleo (jako reálná číla, racionální funkce, ) ale okruh (jako
19 - Polynomiální metody
19 - Polynomiální metody Automatické řízení 218 16-4-18 Opakování - Vlastnosti polynomů Polynomy netvoří těleso, ale okruh - obecně jimi nelze dělit beze zbytku! Proto existuje: dělitel, násobek, společný
7 - Ustálený stav kmitavý a nekmitavý, sledování a zadržení poruchy
7 - Utálený tav kmitavý a nekmitavý, ledování a zadržení poruchy Michael Šebek Automatické řízení 018 31-3-18 Automatické řízení - ybernetika a robotika zeílení ytému na frekvenci ω je G( jω) - viz amplitudový
25 Dopravní zpoždění. Michael Šebek Automatické řízení 2013 21-4-13
5 Dopravní zpoždění Michael Šebek Automatické řízení 3-4-3 Dopravní zpoždění (Time delay, tranport delay, dead time, delay-differential ytem) V reálných ytémech e čato vykytuje dopravní zpoždění yt ( )
teorie elektronických obvodů Jiří Petržela syntéza elektronických obvodů
Jiří Petržela příklad nalezněte dvě různé realizace admitanční funkce zadané formou racionální lomené funkce Y () () ( ) ( ) : první krok rozkladu do řetězového zlomku () 9 7 9 výledný rozklad ( ) 9 9
Příklady k přednášce 6 - Spojování a struktury
Příklad k přednášce 6 - Spojování a truktur Michael Šebek Automatické řízení 07 7-3-8 Automatické řízení - Kbernetika a robotika Zpětnovazební pojení tavových modelů Odvození obecného případu (značení
Doplňky k přednášce 24 Diskrétní řízení Diskrétní metody analogické spojitým
Doplňky k přednášce 24 Diskrétní řízení Diskrétní metody analogické spojitým Michael Šebek Automatické řízení 2013 21-4-13 Metody diskrétního návrhu Metody diskrétního návrhu, které jsou stejné (velmi
ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ týden doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Otrava 013 doc Ing Renata WAGNEROVÁ, PhD Vyoká škola báňká Technická univerzita
Příklady k přednášce 16 - Pozorovatel a výstupní ZV
Příklady k přednášce 6 - Pozorovatel a výtupní ZV Michael Šebek Automatické řízení 08 6-4-8 Příklad: Pozorovatel pro kyvadlo naivně pro kyvadlo frekvencí ω 0 a rovnicemi x 0 x 0 navrhneme pozorovatel dvojitým
24 - Diskrétní řízení
24 - Diskrétní řízení Michael Šebek Automatické řízení 213 13-5-14 Metody návrhu diskrétního řízení Automatické řízení - Kybernetika a robotika Návrh pro čistě diskrétní systémy Mnohé metody jsou analogické
8 - Geometrické místo kořenů aneb Root Locus
8 - Geometrické míto kořenů aneb Root Locu Michael Šebek Automatické řízení 206 0-3-6 Metoda Root Locu Walter R. Evan, AIEE Tranaction, 948 Metoda root locu neboli geometrické míto kořenů vykreluje polohu
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,
11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení 2015 24-3-15
- Regulátory Michael Šebe Automaticé řízení 5 4-3-5 Nejjednodušší regulátory Automaticé řízení - Kybernetia a robotia v jitém mylu nejjednodušší regulátor je On-Off (Bang-bang) má jen dvě možné výtupní
1.1.14 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..4 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 3 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně minut na řešení příkladů
Příklady k přednášce 20 - Číslicové řízení
Příklady k přednášce 0 - Čílicové řízení Micael Šebek Automatické řízení 07-4- Vzorkování: vzta mezi a z pro komplexní póly Spojitý ignál má Laplaceův obraz póly v, Dikrétní ignál má z-obraz αt yt ( )
Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.
[1] Terminologie [2] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová matice.
4. cvičení z Matematické analýzy 2
4. cvičení z Matematické analýzy 2 22. - 26. října 208 4. Po funkci fx, y, z xy 2 + z 3 xyz učete v bodě a 0,, 2 deivaci ve měu u, kteý je učen tím, že víá kladnými měy ouřadných o potupně úhly 60, 45
Operace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
1 Mnohočleny a algebraické rovnice
1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem
11 - Regulátory. Michael Šebek Automatické řízení
- Regulátory Michael Šebe Automaticé řízení 7 6-3-7 Nejjednodušší regulátory Automaticé řízení - Kybernetia a robotia v jitém mylu nejjednodušší regulátor je On-Off (Bang-bang) má jen dvě možné výtupní
10 - Přímá vazba, Feedforward
0 - Přímá vazba, Feedforward Michael Šebek Automatické řízeí 03 4--3 Motivace (FF podle Atroma) Automatické řízeí - Kberetika a robotika Už máme avržeu zpětovazebí čát Chceme zajitit přeo referece rový
Soustavy linea rnı ch rovnic
[1] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení a) soustavy, 10, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l.
Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30
Počítání modulo polynom 3. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Obsah 1 Polynomy nad Zp Okruh Zp[x] a věta o dělení se zbytkem 2 Kongruence modulo polynom,
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
Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1
Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text
Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty.
Kapitola 4 Tělesa Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Všechna čísla byla reálná, vektory měly reálné souřadnice, matice měly reálné prvky. Také řešení soustav
Příklady k přednášce 24 Diskrétní řízení
Příklady k přednášce 4 Diskrétní řízení Michael Šebek Automatické řízení 03 3-5-4 Automatické řízení - Kybernetika a robotika Vezměme opět dvojitý integrátor vzorkovaný s periodou h h h xk ( + ) 0 xk +
maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést
Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud
MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
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
2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC
.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom
Příklad. Řešte v : takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar
Řešte v : má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě opět jedno řešení. Sjednocením obou případů dostaneme úplné
Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu
..8 Rovnice rovnoměrně zrychleného pohybu Předpoklady: 7 Pedagogická poznámka: Stejně jako u předchozí hodiny je i v této hodině potřeba potupovat tak, aby tudenti měli minimálně píše minut na řešení příkladů
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 3. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 21 Co nás dneska čeká... Co je to soustava lineárních
15 - Stavové metody. Michael Šebek Automatické řízení
15 - Stavové metody Michael Šebek Automatické řízení 2016 10-4-16 Stavová zpětná vazba Když můžeme měřit celý stav (všechny složky stavového vektoru) soustavy, pak je můžeme využít k řízení u = K + r [
4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20
4. Trojúhelníkový rozklad 4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20 4. Trojúhelníkový rozklad p. 2/20 Trojúhelníkový rozklad 1. Permutační matice 2. Trojúhelníkové matice 3. Trojúhelníkový (LU) rozklad 4. Výpočet
Úlohy krajského kola kategorie C
67. ročník matematické olympiády Úlohy krajského kola kategorie C 1. Najděte nejmenší přirozené číslo končící čtyřčíslím 2018, které je násobkem čísla 2017. 2. Pro celá čísla x, y, z platí x 2 + y z =
4 Počítání modulo polynom
8 4 Počítání modulo polynom Co se vyplatilo jendou, vyplatí se i podruhé. V této kapitole zavedeme polynomy nad Z p a ukážeme, že množina všech polynomů nad Z p tvoří komutativní okruh s jednotkou. Je-li
Příklady k přednášce 25 Dopravní zpoždění
Příklady k přednášce 25 Dopravní zpoždění Michael Šebek Automatické řízení 23 2-4-3 L { } Dopravní zpoždění v Laplaceově tranformaci v ( + τ ) { f t } { } t f(): t f() t = t
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)
1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
Věta o dělení polynomů se zbytkem
Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta. Nechť R je okruh, f, g R[x], přičemž vedoucí koeficient polynomu g 0 je jednotka okruhu R. Pak existuje jediná dvojice polynomů q, r R[x] taková, že st(r) < st(g)
a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a
Zadání A. 1. Polynom P (x) má v uspořádané bázi (x 2 + x 1, 2x 2 x 1, x 2 + x + 2) souřadnice (1, 1, 1). Najděte jeho souřadnice vzhledem k uspořádané bázi (x 2 1, x 2 + x 1, x 2 + x). Nejprve si spočítáme
1 Linearní prostory nad komplexními čísly
1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
1 Mnohočleny a algebraické rovnice
1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem
Diferenciální rovnice 3
Diferenciální rovnice 3 Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu Lineární diferenciální rovnice (dále jen LDR) n-tého řádu je rovnice tvaru + + + + = kde = je hledaná funkce, pravá strana a koeficienty
SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ
VÝPOČET PEIÁLNÍH PRIMITIVNÍH FUNKÍ Obecně nelze zadat algoritmus, který by vždy vedl k výpočtu primitivní funkce. Nicméně eistují jisté třídy funkcí, pro které eistuje algoritmus, který vždy vede k výpočtu
Operace s maticemi
Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =
Číselné vektory, matice, determinanty
Číselné vektory, matice, determinanty Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny
P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =
1 Výpočet inverzní matice Věta 1 Necht P U elementární matice vzniklá el úpravou U Pak je P U regulární Důkaz: Protože elementární úprava U je invertovatelná, existuje el úprava U, která vrací změny U
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A
Jan Kotůlek. verze 3 ze dne 25. února 2011
Integrace racionálních lomených funkcí Jan Kotůlek (kombinované studium, první soustředění) verze 3 ze dne 5. února 0 Abstrakt Tento článek je koncipován jako rozšířený zápis průběhu prvního soustředění
Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n
[1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem
Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29
Matematika 1 11. přednáška MA1 1 Opakování 2 Determinant 3 Adjungovaná matice 4 Cramerovo pravidlo 5 Vlastní čísla a vlastní vektory matic 6 Zkouška; konzultace; výběrová matematika;... 11. přednáška (15.12.2010
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
( LEVEL 3 Laplaceova transformace jako nástroj řešení lineárních diferenciálních rovnic. )
( LEVEL 3 Laplaceova tranformace jako nátroj řešení lineárních diferenciálních rovnic. ) Podívejme e tentokrát na dynamiku pracovní edačky řidiče prizmatem matematiky aneb trocha teorie jitě nikomu neuškodí...
1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35
1. Matice a maticové operace 1. Matice a maticové operace p. 1/35 1. Matice a maticové operace p. 2/35 Matice a maticové operace 1. Aritmetické vektory 2. Operace s aritmetickými vektory 3. Nulový a opačný
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
Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování dat. Úvod. Róbert Lórencz. http://service.felk.cvut.cz/courses/y36bez lorencz@fel.cvut.cz
Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování dat Róbert Lórencz 1. přednáška Úvod http://service.felk.cvut.cz/courses/y36bez lorencz@fel.cvut.cz Róbert Lórencz (ČVUT FEL, 2007) Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
HL Academy - Chata Lopata Emu (Brkos 2012) Řetězové zlomky / 27
Řetězové zlomky HL Academy - Chata Lopata 2012 13.2. 18.2.2012 Emu (Brkos 2012) Řetězové zlomky 13.2. 18.2.2012 1 / 27 Obsah 1 Úvod 2 Základní pojmy 3 Konečné řetězové zlomky Sblížené zlomky Euklidův algoritmus
Základy elementární teorie čísel
Základy elementární teorie čísel Jiří Velebil: A7B01MCS 3. října 2011: Základy elementární teorie čísel 1/15 Dělení se zbytkem v oboru celých čísel Ať a, b jsou libovolná celá čísla, b 0. Pak existují
FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody. Dualita. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
FIT ČVUT MI-LOM Lineární optimalizace a metody Dualita Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Michal Černý, 2011 FIT ČVUT, MI-LOM, M. Černý, 2011: Dualita 2/5 Dualita Evropský
1 Řešení soustav lineárních rovnic
1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty
Doplňky k přednášce 23 Diskrétní systémy Diskrétní frekvenční charakteristiky
Doplňky k přednášce 3 Dikrétní ytémy Dikrétní frekvenční charakteritiky Michael Šebek Automatické řízení 011-1-11 Automatické řízení - Kybernetika a robotika e jω Matematika: Komplexní exponenciála = coω+
Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...
Polynomy Obsah Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1 Základní vlastnosti polynomů 2 1.1 Teorie........................................... 2 1.1.1 Zavedení polynomů................................
19 - Polynomiální metody
19 - Polynomiální metody Automatické řízení 215 19-4-15 Opakování - Vlastnosti polynomů Polynomy tvoří okruh, ne těleso. Obecně nelze polynomy dělit. Proto existují: dělitel, násobek, společný dělitel,
16 - Pozorovatel a výstupní ZV
16 - Pozorovatel a výstupní ZV Automatické řízení 2015 14-4-15 Hlavní problém stavové ZV Stavová zpětná vazba se zdá být nejúčinnějším nástrojem řízení, důvodem je síla pojmu stav, který v sobě obsahuje
VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku
VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m
LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU
LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU LINEÁRNÍ ROVNICE S ABSOLUTNÍ HODNOTOU je lineární rovnice, ve které se vyskytuje jeden nebo více výrazů v absolutní hodnotě. ABSOLUTNÍ HODNOTA x reálného čísla x je
1 0 0 u 22 u 23 l 31. l u11
LU dekompozice Jedná se o rozklad matice A na dvě trojúhelníkové matice L a U, A=LU. Matice L je dolní trojúhelníková s jedničkami na diagonále a matice U je horní trojúhelníková. a a2 a3 a 2 a 22 a 23
1 Soustavy lineárních rovnic
1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem
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
10. Soustava lineárních rovnic - substituční metoda
@112 10. Soustava lineárních rovnic - substituční metoda Jedna z metod, která se používá při řešení soustavy lineárních rovnic, se nazývá substituční. Nejlépe si metodu ukážeme na příkladech. Příklad:
Úvod do lineární algebry
Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky
1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy:
Opakování středoškolské matematiky Slovo úvodem: Tato pomůcka je určena zejména těm studentům presenčního i kombinovaného studia na VŠFS, kteří na středních školách neprošli dostatečnou průpravou z matematiky
Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,
Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),
Matematika I (KMI/5MAT1)
Přednáška první aneb Úvod do algebry (opakování ze SŠ a možná i ZŠ) Seznámení s předmětem Osnova přednášky seznámení s předmětem množiny pojem množiny operace s množinami číselné obory intervaly mocniny
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
a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,
pro každé i. Proto je takových čísel m právě N ai 1 +. k k p
KOMENTÁŘE ÚLOH 43. ROČNÍKU MO, KATEGORIE A 1. Přirozené číslo m > 1 nazveme k násobným dělitelem přirozeného čísla n, pokud platí rovnost n = m k q, kde q je celé číslo, které není násobkem čísla m. Určete,
Základy elementární teorie čísel
Základy elementární teorie čísel Jiří Velebil: X01DML 29. října 2010: Základy elementární teorie čísel 1/14 Definice Řekneme, že přirozené číslo a dělí přirozené číslo b (značíme a b), pokud existuje přirozené
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,
[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}
Vlastní číslo, vektor motivace: směr přímky, kterou lin. transformace nezmění invariantní podprostory charakteristický polynom báze, vzhledem ke které je matice transformace nejjednodušší podobnost s diagonální
5. cvičení z Matematické analýzy 2
5. cvičení z Matematické analýz 2 30. října - 3. litopadu 207 5. linearizace funkce a Pro funkci f, = e nalezněte její linearizaci v bodě a 0 = 6, 0. Použijte ji k přibližnému určení hodnot funkce f v
Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta
Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z METOD ŘEŠENÍ 1 TEORIE ČÍSEL 000/001 Cifrik, M-ZT Příklad ze zadávacích listů 10 101 Dokažte, že číslo 101 +10 je dělitelné číslem 51 Důkaz:
Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.
3.4. Výklad Předpokládejme, že v prostoru E 3 jsou dány body A, B, C neležící na jedné přímce. Těmito body prochází jediná rovina, kterou označíme ABC. Určíme vektory u = B - A, v = C - A, které jsou zřejmě
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
Cvičení z Lineární algebry 1
Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice
Petr Hasil. Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)
Neurčitý integrál Petr Hasil Přednáška z matematiky Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny společného základu
Podpora výuky předmětu "Teorie automatického řízení I" Petr Žajdlík
Podpora výuky předmětu "Teorie automatického řízení I" Petr Žajdlík Bakalářká práce 6 ABSTRAKT Abtrakt čeky Tato bakalářká práce e zabývá vzorovým vypracováním zápočtových protokolů polu návrhem zadání
(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce
Řešíme tedy soustavu dvou rovnic o dvou neznámých. 2a + b = 3, 6a + b = 27,
Přijímací řízení 2015/16 Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita v Ostravě Navazující magisterské studium, obor Aplikovaná matematika (1. červen 2016) Příklad 1 Určete taková a, b R, aby funkce f()
55. ročník matematické olympiády
. ročník matematické olympiády! " #%$'&( *$,+ 1. Najděte všechny dvojice celých čísel x a y, pro něž platí x y = 6 10.. Je dán rovnostranný trojúhelník ABC o obsahu S a jeho vnitřní bod M. Označme po řadě
Úvod do řešení lineárních rovnic a jejich soustav
Úvod do řešení lineárních rovnic a jejich soustav Rovnice je zápis rovnosti dvou výrazů, ve kterém máme najít neznámé číslo (neznámou). Po jeho dosazení do rovnice musí platit rovnost. Existuje-li takové
Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci
Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Geometrie Gradovaný řetězec úloh Téma: Komolý kužel Autor: Kubešová Naděžda Klíčové pojmy: