x y +30x, 12x+30 18y 18y 18x+54

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "x y +30x, 12x+30 18y 18y 18x+54"

Transkript

1 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 MA: Řešené příklady Funkce více proměnných: Extrémy.Najděteaklasifikujtelokálníextrémyfunkce f(x,y)=x 3 +9xy +5x +7y..Najděteaklasifikujtelokálníextrémyfunkce f(x,y,z)=x 3 x +y +z xy+xz yz+3z. 3.Najděteglobálníextrémyfunkce f(x,y)=x +y vzhledemkpodmínce x x+y +y=0..najdětebodvrovinědané x+y z=,kterýjenejblížekbodu P=(0, 3,),avypočítejte jejich vzdálenost. Použijte Lagrangeovy multiplikátory. 5.Jistápřímkav3Djedánarovnicemi x+y+ z=, x y+ z=3. Najdětevzdálenostmezitoutopřímkouabodem P=(,, ). 6. Najděteglobálníextrémy f(x,y)=x +y nakonečnémnožině M vymezenékřivkami x +(y+) =, y= ay= x+. 7. Najděteglobálníextrémy f(x,y)=x + y 6x+6ynadiskuopoloměrusestředem vpočátku. 8.Rovnice y +xy=x x definujeimplicitnífunkci y(x).najděteaklasifikujtejejílokální extrémy. Řešení:. Nejprve najdeme stacionární body. Parciální derivace: x =6x +9y +30x, =8xy+5y. Máme je položit rovny nule. Dostáváme systém x +3y +0x=0 xy+3y=0. Druhárovnicevypadáslibně, protožejiumímepřepsatjako y(x+3) = 0. Jsoutedydvě možnosti: ) y=0. Pakprvnírovnicevlastnězní x +5x=0,coždává x=0ax= 5. Tatomožnost tedyvedenabody(0,0)a( 5,0). ) x= 3.Pakprvnírovnicezní y =,coždává y= ±abody( 3, ±). Dostávámetedyčtyřistacionárníbody:(0,0),( 5,0),( 3,)a( 3, ). K jejich klasifikaci potřebujeme najít derivace druhého řádu a vytvořit Hessovu matici: f x =x+30, f x ( =8y, ) x+30 8y H= 8y 8x+5 f =8x+5 Teď tedy klasifikace. ( ) 30 0 Pro(0,0)dostáváme H=. Determinanty hlavních minorů(subdeterminanty) jsou 0 5 = a =30a =det(h)=30 5=60. Jejichznaménkajsou >0, >0,což ukazuje,žebod f(0,0)=0jelokálníminimum. ( ) 30 0 Pro( 5,0)máme H=. Subdeterminantyjsou 0 6 = 30a =780. Jejich znaménkajsou <0, ( >0,cožukazuje,žebod ) f( 5,0)=5jelokálnímaximum Pro( 3, )máme H=. Subdeterminantyjsou 36 0 = 6a = ( 36). Jejichznaménkajsou <0, <0,totonevyhovuježádnémuvzoruprolokálníextrém. Z <0aleusoudíme,že f( 3,)=8jesedlovýbod.

2 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 ( ) 6 36 Pro( 3,)máme H=. Subdeterminantyjsou 36 0 = 6a = 36. Jako vpředchozímpřípaděusoudímez <0,že f( 3, )=8jesedlovýbod. Někteří lidé dávají přenost jinému přístupu, který je u rozumných derivací jednodušší, je také asi trochu organizovanější. Nejprvesiobecněspočítámetysubdeterminanty,dostáváme =x+30a =(x+30)(8x+5) (8y) =36(6x +3x+5 9y ).Pakdosadímestacionárníbody a učiníme závěry: bod: (0,0) ( 5,0) ( 3,) ( 3, ) : + : + + závěr: lok. min. lok. max. sedlo sedlo Pakjetřebanapsatodpověď: f(0,0)=0jelokálníminimum, f( 5,0)=5jelokálnímaximum, f( 3,)=f( 3, )=8jsousedlovébody.. Najprve najdeme stacionární body. Parciální derivace: x =3x x y+ z, =y x z, =z+ x y+3. Máme vyřešit systém 3x x y+ z=0 y x z=0 z+ x y+3=0 Tentokráte nemá žádná rovnice příjemný tvar součinu, takže předchozí metoda nepomůže. Další populární metoda je eliminace. Protožemámevprvnírovnici x,zkusímepomocítěchdalšíchodstranitzprvnírovnice ya za pak použijeme kvadratický vzoreček. Z druhé rovnice si vyjádříme z = y x a dosadíme do prvníatřetí,dostaneme3x 6x=0a3y 3x= 3.Tojeklika,vprvnírovniciužjejen x, třetísetakébudehodit,kdyžsivyjádříme y= x. Rovnice3x 6x=0mádvěřešení: x=0ax=. Jestliže x=0,pak y= az=. Jestliže x=,pak y=az=. Mámetedydva stacionárníbody,(0,, )a(,, ). Teď použijeme test druhou derivací. Nejprve potřebujeme parciální derivace druhého řádu uspořádané v Hessovu matici. 6x H= Počítání subdeterminantů obecně nezní moc lákavě(ale můžete tento přístup zkusit), podíváme senakaždýbodzvlášť. Pro(0,, ) dostáváme H= = =, = =, 3= H = 6. Protože <0,nenívestacionárnímbodě(0,, )lokálníextrém,alesedlovýbod. Lepší odpověď: f(0,,)=3jesedlovýbod(poskytnemetakvícinformací). (Někteří autoři nepoužívají pojem sedla v případě více než dvou proměnných, prostě by řekli, že tam není lokální extrém.). z

3 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 Pro(,, )dostáváme H= 8 = =8, = 8 =, 3= H =8. Protožejevždy i >0,usoudíme,že f(,, )= 7jelokálníminimum. Připomeňme,žeprolokálnímaximumpotřebujeme <0, >0a 3 <0. 3. Zkusit si vyjádřit y z podmínky by bylo nepříjemné, takže se nabízí použít Lagrangeovy multiplikátorysg(x,y)=x x+y +y.mámevyřešitrovnice f= λ gag=0neboli x = λ g x x=λ(x ) x=λ(x ) = y= λ(y+) = y= λ(y+) g=0 x x+y +y=0 x x+y +y=0 Typická strategie je eliminovat λ z prvních dvou rovnic, čímž obdržíme nějaký vztah mezi proměnnými x,y,tosepakspolusrovnicí g=0použijeknalezenípotřebnýchbodů. Rádibychomizolovali λzprvnírovnice. Jemožné,abybylo x=? Pakbyprvnírovnice zněla=0,cožnenípravda.protourčitě x amůžemepsát λ= x x.dosadímedodruhé rovnice, roznásobíme a dostaneme y = x. To teď můžeme dosadit do podmínky, dostaneme 3x 6x=0advěřešení, x=0ax=. Jsoutedydvapodezřelébody: (0,0)a(, ). Dosadímejedo f: f(0,0)=0, f(, )=. Porovnánímhodnotodhadneme,žetoprvníje lokální minimum a to druhé je lokální maximum. Určování globálních extrémů obvykle vyžaduje analýzu situace. Máme dva lokální extrémy, ale nevíme, jestli dávají globální extrémy. Obecně globální extrémy najdeme porovnáním hodnot v lokálních extrémech a také na hranici množiny. Potřebujeme tedy vědět víc o M, množině určené podmínkou, na které zkoumáme f. Často nastane problém s tím, že daná množina není omezená, protože pak se musíme zeptat, cosestanesf,kdyžbody M utečouněkamdonekonečna. Mohlobysestát,že xutíkádo nekonečnavrámcinašímnožiny?protožebody Msplňujíy +y=x x,takbytonutilo výrazy +yodejítdomínusnekonečna,aletonenímožné. Podobněusoudíme,žetaké y nemůže jít do nekonečna, tudíž máme omezenou množinu M. Dalším možným problémem je, když je množina M křivka s nějakými koncovými body, pak je totiž musíme prozkoumat. Jak vlastně M vypadá? Když si podmínku přepíšeme jako (x ) +(y+) =3, takvidíme,že Mjeelipsa.Tojeuzavřenákřivkabezkonců,takžepokudseshodnotami fděje něco důležitého, musí se to stát v některém bodě, který jsme měli výše. Můžeme proto usoudit, že f(0,0)=0jeminimumaf(, )=jemaximum fnadanémnožině..neznámýbod Q=(x,y,z)splňuje x+y z=,totedybudenašepodmínkasg(x,y,z)= x+y z. Funkce,kteroubudememinimalizovat,bymělabýtvzdálenostmezi P a Q,ale to by vedlo na odmocninu. Bude snažší, když minimalizujeme vzdálenost na druhou, což je ekvivalentníúloha(rozmysletesito).mámetedy f(x,y,z)=dist(p,q) = x +(y+3) +(z ). Použijeme Lagrangeovy multiplikátory, rovnice f = λ g a g = teď dávají x = λ g x x=λ x= (y+3)=λ λ y+3= λ z = λ g z g= = (z )=λ ( ) x+y z= = z = λ x+y z= Zasezačnemeeliminováním λzprvníchtřírovnic,napříkladdosazenímza λzprvnírovnice 3

4 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 do dalších dvou. Pak y+3=x z= x = x+y z= y= x 3 z= x = x+(x 3)+( x)= = x=. x+y z= Snadnonajdemedalšíneznáméadostanemepodezřelýbod Q=(,,0).Jefunkce fatudíži vzdálenost opravdu v bodě Q minimální a ne třeba maximální? Zkusíme jiný bod z dané roviny. Například R=(0,,0)mádist(R,P)= + = 0. Nadruhoustranu,vzdálenostmezi QaPjedist(Q,P)= + + =,takžetovypadá,žemámehledanéminimum. Můžeme také argumentovat, že v rámci dané roviny je možné jít do nekonečna, snadno lze nechat x aostatnísouřadnicesepakpřizpůsobí,pakjdetakévzdálenostdonekonečna(cožje jasné, když si situaci představíme), a proto hodnota, kterou jsme našli, nemůže být maximum. Alternativa: První tři rovnice nabízejí možnost si snadno všechny proměnné vyjádřit pomocí λ(např. z= λ). Kdyžtoudělámeadosadímedopodmínky,vzniknerovnicesjednou neznámou λ,jmenovitě 3 λ=6. Odtud λ=adopočítámepřesněstejné x=atd.jako předtím. Poznámka: Namísto Lagrangeových multiplikátorů se dalo použít danou podmínku k vyjádření x= y+zadosaditdo f,vyjde F(y,z)=( y+z) +(y+3) +(z ).Najdemelokální extrémy: F =0 F z =0 = ( y+ z)+(y+3)=0 ( y+ z)+(z )=0 = y=, z=0. 5. Vzdálenost mezi bodem a přímkou je dána jako vzdálenost mezi oním bodem a nejbližším bodem dotyčné přímky, takže ten musíme najít. Mámedvěpodmínky,jednaje g(x,y,z)=x+y+ z=,druhá h(x,y,z)=x y+ z=3. Hledámebod Q=(x,y,z)splňujícítytopodmínkytakový,žejejehovzdálenostod Pminimální, budememinimalizovatvzdálenostnadruhou f(x,y,z)=(x ) +(y ) +(z+). Teď budoudvalagrangeovymultiplikátory,nazvemeje λaµ(jejednoduššípsát g,haλ,µnež g,g a λ,λ jakovevětě).rovnicejsou f= λ g+ µ h, g=ah=3,tedy x = λ g x + µ h x (x )=λ +µ (x )=λ+µ + µ h (y )=λ +µ ( ) (y )=λ µ z = λ g z + µ h = (z+)=λ +µ = (z+)=λ+µ z g= x+y+ z= x+y+ z= h=3 x y+ z=3 x y+ z=3 Zase zkusíme eliminovat multiplikátory z prvních tří rovnic. Když například sečteme druhou a třetírovnici,dostaneme λ=y+z,podosazenídotřetírovnicepak µ=z y+3.kdyžtyto λ,µdosadímedoprvnírovnice,dostanemex+y 3z=6.Tojetypické,mělijsme3rovnice s 5 neznámými, po použití dvou rovnic skončíme s jednou rovnicí a jen třemi neznámými. Teďtakévezmemevúvahunašedvěpodmínky,takžemáme x+y 3z=6 x+y+ z= = x=, y=0, z=. x y+ z=3 Nakonecspočítámevzdálenostod Q=(,0, )kp:dist(p,q)= 5.Abychomseujistili,že mámeminimum,zkusímejinýbodzpřímky.například R=(0,,)obědanérovnicesplňuje adist(p,r)= 9. Poznámka: Kdyby otázka výslovně nežádala Lagrangeovy multiplikátory, tak jsme také mohli

5 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 danédvěrovnicepoužítkzávěru,žeřekněme y= x +, z= 3 x,dosaditdo f apakto minimalizovat, dostali bychom x =. 6.Nejprvesinačrtnememnožinu M.Mámedvěpřímkyakružnici,tyrozložírovinunaněkolik částí. Jen jedna z nich je ale omezená a zároveň vymezená všemi třemi křivkami. y 0 x Máme uzavřenou omezenou množinu s neprázdným vnitřkem a hranicí skládající se ze tří částí. Teorie zaručuje, že se globální extrémy vyskytují buď uvnitř, pak jsou to i lokální extrémy, nebo na hranici. Tím je určen klasický algoritmus, najdeme všechny možné kandidáty a na konci porovnáme hodnoty. )Nejprvesepodívámenavnitřek M,kdeextrémyjsouvbodechlokálníchextrémů.Nenítřeba je klasifikovat, hlavní je podívat se na všechny kandidáty neboli na stacionární body. x =0 =0 = x=0 8y=0 Protože(0,0) M,mámeprvníhokandidáta: f(0,0)=0. = x=y=0. )Teďsepodívámenahranici.Mátřičástiavšechnyjsoustejnéhotypu,jetokřivka,kterájena koncích odříznutá. Pro každou část tedy dostáváme stejný postup, globální extrémy nastávají buď v koncových bodech nebo v bodech, které jsou lokálními extrémy vzhledem k uvažované křivce. Tím jsou směřovány naše další kroky. a)začnemesčtvrtkruhem. Jetokřivkaurčená g(x,y)=x +(y+) =apodmínkami 0 x, y. Mádvakoncovébody,takžesenaněpodíváme: f(, )=8a f(0,)=jsoukandidáti. Pakmusímenajítlokálníextrémy fvzhledemkpodmínce g(x,y)=,tobymělojítpomocí Lagrangeových multiplikátorů. Rovnice f = λ g a g = znamenají x = λ g x x=λx g = 8y= λ(y+) g= x +(y+) = Prvnírovnicenászvekekrácení,alejetřebabýtopatrný.Mohlobysestát,že x=0?paktřetí rovnicedává y=adruhá λ=.dostávámekandidáta(0,),alenatohoužjsmesedívali,je tedy v seznamu. Knalezenídalšíchbodůbudemepředpokládat,že x 0,pakprvnírovnicedává λ=,po dosazenídodruhédostáváme y= 3 atřetírovnicedává x= 3 5. Mámedalšíhokandidáta, f ( ) 3 5, 3 = 8 3. Mimochodem,porovnánímhodnotvnašichtřechbodechodhadneme,že f ( 3 ) 5, 3 = 8 3 je lokální minimum f vzhledem k vyšetřovanému oblouku. b)dalšíčástkprozkoumáníješikmáúsečkadaná y=x+, x 0. Mádvakoncové body,(0,)užjevseznamuatendruhýje f(, )=8,dalšíkandidátnaextrémna M. 5

6 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 Abychom viděli, co se stane uprostřed této křivky, použijeme zase Lagrangeovy multiplikátory, tentokráteaplikoványna g(x,y)=y x=: x= λ 8y= λ = y= x = 5y= = y= 5 y x=, y x= pak x= 5. Mámedalšíhokandidáta, f( 5, 5) = 5 (cožvypadájakolokálníminimum f vzhledem k té šikmé přímce). Protožejetapodmínkataksnadná,svádítokprostémudosazení y= x+do f,vyjde ϕ(x)=f(x,x+)=x +(x+) =5x +8x+. Pak se dají použít obvyklé nástroje kalkulu jedné proměnné k nalezení kandidátů na extrémy na intervalu, 0, dojde se ke stejným kandidátům jako předtím. c)nakonecsepodívámenavodorovnouúsečku,kterájedána y=, x.zasejsou jako kandidáti koncové body, ale už jsme je zahrnuli výše, a lokální extrémy z prostředka. Tady budeasinejjednoduššídosadit,zajímajínásextrémy ϕ(x)=f(x, )=x +na x. Koncovébodyjsouužhotovy,lokálníextrémyjsoudánypodmínkou ϕ (x)=0,coždává x=0. Mámedalšíhokandidátakuvážení, f(0, )=. Teďtovšechnodámedohromady. Kandidátijsou f(0,0) = 0, f(, ) = 8, f(0,) =, f(, )=8, f ( ) 3 5, 3 = 8 3, f( ) 5, 5 = 5a f(0, )=. Porovnánímhodnotdospějeme kzávěru: Globálnímaximum f na M je f(, ) = f(, ) = 8, globálníminimumje f(0,0)=0. Jentakprozajímavost,globálníminimumvzhledemkceléhranicije f ( 5 5), = 5. Poznámka: Pokud bychom chtěli vyjádřit M pomocí množinového značení, tak bychom mohli začít s kruhem daným první podmínkou a proniknout jej s dvěma polorovinami danými těmi přímkami: M= {(x,y) IR ; x +(y+) a y a y x+. 7. Množinu M lzepopsatjako M = {(x,y) IR ; x + y. Abychomnašliglobální extrémy, nejprve se podíváme, co se děje vevnitř, takže najdeme stacionární body f: x =0 x 6=0 = = x=3, y= 3. y+6=0 =0 Bod(3, 3)alenenívM,aprotojejvyřadíme. Teďbychomsemělipodívatnahranici, mámetedynajítextrémy f vzhledemkpodmínce x + y =.TovolápoLagrangeovýchmultiplikátorech: x = λ g x g= = x 6=λ x y+6=λ y x + y = = x 3=λx y+3=λy x + y = Teďbychomrádieliminovali λzprvníchdvourovnic. Mohlobysestát,že x=0? Pakby prvnírovniceříkala 3=0,tonejde;podobněmáme y 0. Můžemesitedyvyjádřit λz prvnírovnice,dosaditdodruhéanakonecdostaneme y= x. Kdyžtodámedopodmínky, dostaneme x=±. Jsoutedydvakandidáti,(, )a(, ). Dosadímejedo f: f(, )=, f(, )=+,takžetovypadá,žeprvníjeminimum,druhý maximum. 8.Abychomnašliextrémy,musímeznát y (x).relativněsnadnotonajdemepomocíimplicitního derivování. Derivujeme danou rovnici vzhledem k x, je důležité si přitom pamatovat, že 6

7 MA Řešené příklady 3 c phabala 00 také yjefunkce x: [y +xy] =[x x ] = yy +y+xy = 8x ( ) = y = 8x y y+x. Kritickébodyjsoucharakterizoványvlastností y (x)=0: y = 8x y y+x =0 = 8x y=0 = y= x. Kritické body také musí splňovat danou rovnici(leží na té křivce), takže do ní dosadíme právě získanou podmínku: ( x) +x( x)=x x = x 8x+=0 = x=, 6. Dostalijsmekandidáty x=, y= ;ax= 6, y= 3.Proobaznichmáme y =0(toseještě bude hodit). Abychom je klasifikovali, potřebujeme druhou derivaci, takže derivujeme rovnici( ): y y +yy +y +y +xy = 8 = y = y +(y ) y+x. Dosadímeprvníbod,tedy x=, y= ay =0,dostáváme y ( ( ) =8>0.Takže y ) = je lokální minimum. Dosadímedruhýbod,tedy x= 6, y= 3 a y =0,dostáváme y ( ( 6) = 8 <0.Takže y ) 6 = 3 je lokální maximum. Alternativnířešeníjsoumožná,napříkladlzezískat y tak,žepřímoderivujemevzoreczískaný pro y. Poznámka pro zvědavé(a pokročilé) studenty: Problém jsme řešili obvyklým postupem, ale pečlivého čtenáře možná napadlo, jestli jsme opravdu našli všechny kritické body. Ty jsou totiž definoványjakobody,kde y =0nebo y neexistuje.jsouvnašempřípaděnějakétakovébody? Vzorecproderivacimáproblém,kdyžy+x=0,tedypro y= x. Zasedosadímedodané rovniceadostaneme3x x=0,čili x=0nebo x= 3.Itotojsoukritickébody,aleprotože v nich neexistuje derivace, tak k jejich klasifikaci nemůžeme použít test druhou derivací. Cosetamděje? Kdyžsegrafblížíkbodu(0,0)nebokbodu ( 3, 3),pakvzorecpro y jde do nekonečna. To ukazuje, že skutečný důvod, proč tam nemůžeme najít derivaci, je způsoben tím,žekřivkamávdanémboděsvisloutečnu,paktamovšemaninenílokálníextrém. Toto je typické, když je implicitní funkce dána pěknou diferencovatelnou funkcí, tak se problémy objevují jen tam, kde je derivace nevlastní. Neuděláme proto chybu, když se soustředíme jen nabody,kde y =0. 7

Matematika 1 pro PEF PaE

Matematika 1 pro PEF PaE Vázané extrémy funkcí více proměnných 1 / 13 Matematika 1 pro PEF PaE 11. Vázané extrémy funkcí více proměnných Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Vázané extrémy funkcí více proměnných Vázané

Více

Spojitost funkcí více proměnných

Spojitost funkcí více proměnných Reálné funkce více proměnných Reálnou funkcí n reálných proměnných rozumíme zobrazení, které každé uspořádané n ticireálnýchčíselznějaképodmnožinykartézskéhosoučinur R=R n přiřazuje nějaké reálné číslo.

Více

y = Spočtěte všechny jejich normy (vektor je také matice, typu n 1). Řádková norma (po řádcích sečteme absolutní hodnoty prvků matice a z nich

y = Spočtěte všechny jejich normy (vektor je také matice, typu n 1). Řádková norma (po řádcích sečteme absolutní hodnoty prvků matice a z nich Normy matic Příklad 1 Je dána matice A a vektor y: A = 2 0 3 4 3 2 y = Spočtěte všechny jejich normy (vektor je také matice, typu n 1). Ověřte, že platí Ay A y (1) Ay = (4, 14, 2) T 2 2 Frobeniova norma

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

1 Funkce dvou a tří proměnných

1 Funkce dvou a tří proměnných 1 Funkce dvou a tří proměnných 1.1 Pojem funkce více proměnných Definice Funkce dvou proměnných je předpis, který každému bodu z R 2 (tj. z roviny) přiřazuje jediné reálné číslo. z = f(x, y), D(f) R 2

Více

Funkce více proměnných. April 29, 2016

Funkce více proměnných. April 29, 2016 Funkce více proměnných April 29, 2016 Příklad (Derivace vyšších řádů) Daná je funkce f (x, y) = x 2 y + y 3 x 4, určte její parc. derivace podle x a podle y prvního i druhého řádu, i smíšené. f x = 2xy

Více

Jak pracovat s absolutními hodnotami

Jak pracovat s absolutními hodnotami Jak pracovat s absolutními hodnotami Petr Matyáš 1 Co to je absolutní hodnota Absolutní hodnota čísla a, dále ji budeme označovat výrazem a, je jeho vzdálenost od nuly na ose x, tedy je to vždy číslo kladné.

Více

Funkce zadané implicitně

Funkce zadané implicitně Kapitola 8 Funkce zadané implicitně Začneme několika příklady. Prvním je známá rovnice pro jednotkovou kružnici x 2 + y 2 1 = 0. Tato rovnice popisuje křivku, kterou si však nelze představit jako graf

Více

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY FUNKCÍ DVOU PROMĚNNÝCH Robert Mařík 2. října 2009 Obsah z = x 4 +y 4 4xy + 30..................... 3 z = x 2 y 2 x 2 y 2........................ 18 z = y ln(x 2 +y)..........................

Více

verze 1.4 Ekvivalentní podmínkou pro stacionární bod je, že totální diferenciál je nulový

verze 1.4 Ekvivalentní podmínkou pro stacionární bod je, že totální diferenciál je nulový 1 Úvod Lokální extrémy funkcí více proměnných verze 14 Následující text popisuje výpočet lokálních extrémů funkcí více proměnných Měl by sloužit především studentům předmětu MATEMAT1 na Univerzitě Hradec

Více

http://user.mendelu.cz/marik, kde je dostupný ve formě vhodné pro tisk i ve formě vhodné pro prohlížení na obrazovce a z adresy http://is.mendelu.

http://user.mendelu.cz/marik, kde je dostupný ve formě vhodné pro tisk i ve formě vhodné pro prohlížení na obrazovce a z adresy http://is.mendelu. Inženýrská matematika Robert Mařík Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného základu (reg.

Více

Úvod do optimalizace

Úvod do optimalizace Přednáška Ú-Opt, February 19, 2006:1324 Petr Lachout 1 Úvod do optimalizace Prof. RNDr. Jitka Dupačová, DrSc. Doc. RNDr. Petr Lachout, CSc. KPMS MFF UK Verze 19. února 2006 2 Obsah 1 Úvod 5 2 Optimalizace

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

8.1. Určete všechny lokální extrémy funkce f(x, y) = x 2 + arctg 2 x + y 3 + y, x, y R.

8.1. Určete všechny lokální extrémy funkce f(x, y) = x 2 + arctg 2 x + y 3 + y, x, y R. Řešené příklady k extrémům funkcí více proměnných 8 Určete všechny lokální extrémy funkce fx y x + arctg x + y + y x y R Řešení Funkci f si vyjádříme jako součet f + f kde f x x + arctg x x R f y y + y

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

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

Průvodce studiem. do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat

Průvodce studiem. do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat 6. Extrémy funkcí více proměnných Průvodce studiem Hledání extrémů je v praxi často řešená úloha. Např. při cestě z bodu A do bodu B se snažíme najít nejkratší cestu. Ve firmách je snaha minimalizovat

Více

Elektrotechnická fakulta

Elektrotechnická fakulta ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Elektrotechnická fakulta OPTIMÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ A ŘÍZENÍ Jan Štecha Katedra řídicí techniky 1999 Předmluva Toto skriptum je určeno posluchačům 4. ročníku oboru technická

Více

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný

Více

verze 1.3 x j (a) g k 2. Platí-li vztahy v předchozím bodu a mají-li f, g 1,..., g s v a diferenciál K = f + j=1

verze 1.3 x j (a) g k 2. Platí-li vztahy v předchozím bodu a mají-li f, g 1,..., g s v a diferenciál K = f + j=1 1 Úvod Vázané extrémy funkcí více proměnných verze 1. Následující text popisuje hledání vázaných extrémů funkcí více proměnných. Měl by sloužit především studentům předmětu MATEMAT1 na Univerzitě Hradec

Více

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa 2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace

Více

Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola

Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 6. Základní aproximační úlohu lze popsat následovně: Jsou dány body [x 0, y 0 ], [x 1, y 1 ],..., [x n, y n

Více

Globální extrémy (na kompaktní množině)

Globální extrémy (na kompaktní množině) Globální extrémy (na kompaktní množině) Budeme hledat globální extrémy funkce f na uzavřené a ohraničené (tedy kompaktní) množině M. Funkce f může svého globálního extrému na M nabývat bud v nějaké bodě

Více

2.7.17 Nerovnice s neznámou pod odmocninou

2.7.17 Nerovnice s neznámou pod odmocninou .7.7 Nerovnice s neznámou pod odmocninou Předpoklady: 05, 75 Pedagogická poznámka: Tato hodina patří mezi největší masakry během celého studia. Její obtížnost spočítává hlavně ve dvou věcech: a) Je nutné,

Více

Napište rovnici tečné roviny ke grafu funkce f(x, y) = xy, která je kolmá na přímku. x = y + 2 = 1 z

Napište rovnici tečné roviny ke grafu funkce f(x, y) = xy, která je kolmá na přímku. x = y + 2 = 1 z Diferenciální počet příklad Napište rovnici tečné roviny ke grafu funkce fx, y) = xy, která je kolmá na přímku x + = y + = 1 z Řešení: Směrový vektor dané přímky je n p =, 1, 1). Na ploše dané rovnicí

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

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165.

Mgr. Karel Pazourek. online prostředí, Operační program Praha Adaptabilita, registrační číslo CZ.2.17/3.1.00/31165. Mnohočleny z různých stran Mgr. Karel Pazourek Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím online prostředí,

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

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu   (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28. Extrémy Vyšší matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz

Více

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Jiří Kolafa Vektory. Vektorový prostor Vektor je často zaveden jako n-tice čísel, (v,..., v n ), v i R (pro reálný vektorový prostor);

Více

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1 ŘEŠENÍ MINITESTŮ JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1 1. Porovnejte mezi sebou normy zadaných vektorů p =(1,-3), q =(2,-2,2), r =(0,1,2,2). (A) p

Více

Cyklické soustavy rovnic

Cyklické soustavy rovnic Cyklické soustavy rovnic Vít Vejtek Musil Abstrakt. Příspěvek se věnuje vybraným partiím ze soustav nelineárních rovnic cyklickým soustavám a metodám jejich řešení. Součástí příspěvku je sada cvičení snávody.

Více

Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple

Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Vybrané problémy lineární algebry v programu Maple Vedoucí bakalářské práce: RNDr.

Více

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018

Funkce v ıce promˇ enn ych Extr emy Pˇredn aˇska p at a 12.bˇrezna 2018 Funkce více proměnných Extrémy Přednáška pátá 12.března 2018 Zdroje informací Diferenciální počet http://homen.vsb.cz/~kre40/esfmat2/fceviceprom.html http://www.studopory.vsb.cz/studijnimaterialy/sbirka_uloh/pdf/7.pdf

Více

Ten objekt (veličina), který se může svobodně měnit se nazývá nezávislý.

Ten objekt (veličina), který se může svobodně měnit se nazývá nezávislý. @001 1. Základní pojmy Funkce funkční? Oč jde? Třeba: jak moc se oblečeme, závisí na venkovní teplotě, jak moc se oblečeme, závisí na našem mládí (stáří) jak jsme staří, závisí na čase jak moc zaplatíme

Více

Matematika pro kombinované studium BOZO. Konzultace pátá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D. e-mail: lsamkova@ pf.jcu.cz

Matematika pro kombinované studium BOZO. Konzultace pátá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D. e-mail: lsamkova@ pf.jcu.cz Učební texty ke konzultacím předmětu Matematika pro kombinované studium BOZO Konzultace pátá RNDr. Libuše Samková, Ph.D. e-mail: lsamkova@ pf.jcu.cz webová stránka: home.pf.jcu.cz/ lsamkova/ Obsah konzultace:

Více

Operace s maticemi Sčítání matic: u matic stejného typu sečteme prvky na stejných pozicích: A+B=(a ij ) m n +(b ij ) m n =(a ij +b ij ) m n.

Operace s maticemi Sčítání matic: u matic stejného typu sečteme prvky na stejných pozicích: A+B=(a ij ) m n +(b ij ) m n =(a ij +b ij ) m n. 1 Sylvestrova věta Platí: Nechť A je symetrická matice řádu n, označme a 11 a 12... a 1i a D i = 21 a 22... a 2i.... a i1 a i2... a ii Pak A(a příslušná KF) je pozitivně definitní, právěkdyž D i >0provšechna

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky KOMPLEXNÍ ČÍSLA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu INVESTICE

Více

DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH DERIVACE FUKNCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH Reálná funkce dvou proměnných a definiční obor Kartézský součin R R značíme R 2 R 2 je množina všech uspořádaných dvojic reálných čísel (rovina) Prvk R 2 jsou bod v rovině

Více

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH

EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH ÚLOHY ŘEŠITELNÉ BEZ VĚTY O MULTIPLIKÁTORECH Nalezněte absolutní extrémy funkce f na množině M. 1. f(x y) = x + y; M = {x y R 2 ; x 2 + y 2 1} 2. f(x y) = e x ; M = {x y R

Více

2 Spojité modely rozhodování

2 Spojité modely rozhodování 2 Spojité modely rozhodování Jak již víme z přednášky, diskrétní model rozhodování lze zapsat ve tvaru úlohy hodnocení variant: f(a i ) max, a i A = {a 1, a 2,... a p }, kde f je kriteriální funkce a A

Více

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava

Více

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Kristýna Kuncová. Matematika B3 (5) Funkce více proměnných II Kristýna Kuncová Matematika B3 Kristýna Kuncová (5) Funkce více proměnných II 1 / 20 Parciální derivace - příklad Otázka Tabulka vpravo znázorňuje hodnoty funkce f (x, y).

Více

Uzavřené a otevřené množiny

Uzavřené a otevřené množiny Teorie: Uzavřené a otevřené množiny 2. cvičení DEFINICE Nechť M R n. Bod x M nazveme vnitřním bodem množiny M, pokud existuje r > 0 tak, že B(x, r) M. Množinu všech vnitřních bodů značíme Int M. Dále,

Více

Definice 6.2.1. z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr. 6.2.1. Obr. 6.2.

Definice 6.2.1. z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr. 6.2.1. Obr. 6.2. Výklad Dalším typem extrémů, kterým se budeme zabývat jsou tzv. vázané extrémy. Hledáme extrémy nějaké funkce vzhledem k předem zadaným podmínkám. Definice 6.2.1. Řekneme, že funkce f : R n D f R má v

Více

2. Matice, soustavy lineárních rovnic

2. Matice, soustavy lineárních rovnic Matice, soustavy lineárních rovnic Tento učební text byl podpořen z Operačního programu Praha- Adaptabilita Irena Sýkorová Některé vlastnosti matic Uvažujmečtvercovoumatici A=(a ij ) n n Matice Asenazývásymetrická,jestližeplatí

Více

Masarykova univerzita. Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n.

Masarykova univerzita. Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n. Masarykova univerzita Ondřej Došlý Základy konvexní analýzy a optimalizace v R n. První vydání Brno 2004 Došlý Ondřej Název knihy c prof. RNDr. Ondřej Došlý, DrSc., 2005 Největší životní umění je neoptimalizovat

Více

Číslicové a analogové obvody

Číslicové a analogové obvody Číslicové a analogové obvody doprovodný text k přednáškám předmětu BI-AO Číslicové a analogové obvody 2. svazek z osmisvazkové edice napsal: Doc. Dr. Ing. Jan Kyncl, katedra elektroenergetiky Fakulta elektrotechnická

Více

Funkce dvou a více proměnných

Funkce dvou a více proměnných Funkce dvou a více proměnných. Motivace V praxi nevstačíme s funkcemi jedné proměnné, většina veličin závisí více než na jedné okolnosti, např.: obsah obdélníka: S( ) kinetická energie: Ek = = x mv ekonomika:

Více

Biologické a akustické signály

Biologické a akustické signály TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Přednáška 4 Zbyněk Koldovský Projekt ESF CZ.1.07/2.2.00/28.0050 a inovace výuky technických předmětů. a inovace výuky

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

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f

Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f Výklad Globální extrémy mají stejný význam jako u funkcí jedné proměnné. Hledáme je bud na celém definičním oboru dané funkce, nebo na předem zadané podmnožině definičního oboru. Definice 6..1. Řekneme,

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

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Numerické metody jednorozměrné minimalizace

BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Numerické metody jednorozměrné minimalizace UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Numerické metody jednorozměrné minimalizace Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Horymír

Více

Matematika II Extrémy funkcí více promìnných

Matematika II Extrémy funkcí více promìnných Matematika II Extrémy funkcí více promìnných RNDr. Renata Klufová, Ph. D. Jihoèeská univerzita v Èeských Budìjovicích EF Katedra aplikované matematiky a informatiky Parciální derivace vy¹¹ích øádù Def.

Více

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC. Øe¹te soustavu lineárních rovnic. 2x y z =4; 3x+4y 2z =2; 3x 2y+4z =11: x+ (1+ i)y+ iz =1: (1 + i)x+ (1 i)y+(1 + i)z =1:

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC. Øe¹te soustavu lineárních rovnic. 2x y z =4; 3x+4y 2z =2; 3x 2y+4z =11: x+ (1+ i)y+ iz =1: (1 + i)x+ (1 i)y+(1 + i)z =1: SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC 2x y z =4; 3x+4y 2z =2; 3x 2y+4z =11: (i +1)x+ (1 i)y+(1 + i)z =1; (1 i)x+(1 + 3i)y+(i 1)z = 0; x+ (1+ i)y+ iz =1: 2x+(2 + 2i)y+ 2iz = 1; (1 i)x+(1 + 3i)y+(i 1)z = 0; (1 + i)x+

Více

Základy podmíněné matematické optimalizace

Základy podmíněné matematické optimalizace Základy podmíněné matematické optimalizace Zpracoval Doc. RNDr. Zdeněk Hlaváč, CSc V tématu nepodmíněné optimalizace jsme na pohyb bodu v prostoru nezávisle proměnných nekladli žádná omezení. V případě

Více

Á É Č ď ý ý Č Ť ž ý ý ť žž Ž ý ú ž š ý ž ž ž š š š ý Š ť ý ý š ž ž ý ž ž Ň ý ž ť ť ú ž ý š ž š ž ž š ž š ž ý ý šť ý Ý Ú ň ý ý Ý ž ý ý ť ý ž ý ý ž ý ď ý ý š ý ž ú ú ď ý ž š ž ý ž ť ý ý ý ý ý Á ý ď ž š ž

Více

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)

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

PŘÍKLADY K MATEMATICE 2

PŘÍKLADY K MATEMATICE 2 PŘÍKLADY K MATEMATICE ZDENĚK ŠIBRAVA. Funkce více proměnných.. Základní pojmy funkce více proměnných. Příklad.. Určeme definiční obor funkce tří proměnných f(x, y, z) = x y + x z. Řešení: Definičním oborem

Více

Příklady pro předmět Aplikovaná matematika (AMA) část 1

Příklady pro předmět Aplikovaná matematika (AMA) část 1 Příklady pro předmět plikovaná matematika (M) část 1 1. Lokální extrémy funkcí dvou a tří proměnných Nalezněte lokální extrémy funkcí: (a) f 1 : f 1 (x, y) = x 3 3x + y 2 + 2y (b) f 2 : f 2 (x, y) = 1

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

Matematika pro chemické inženýry. Drahoslava Janovská

Matematika pro chemické inženýry. Drahoslava Janovská Matematika pro chemické inženýry Drahoslava Janovská Přednášky ZS 2011-2012 Fázové portréty soustav nelineárních diferenciálních rovnic Obsah 1 Fázové portréty nelineárních soustav v rovině Klasifikace

Více

má spojité parciální derivace druhého řádu ve všech bodech této množiny. Výpočtem postupně dostaneme: y = 9xy2 + 2,

má spojité parciální derivace druhého řádu ve všech bodech této množiny. Výpočtem postupně dostaneme: y = 9xy2 + 2, 4. Parciální derivace a diferenciál. řádu 0-a3b/4dvr.tex Příklad. Určete parciální derivace druhého řádu funkce f v obecném bodě a v daných bodech. Napište obecný tvar. diferenciálu, jeho hodnotu v daných

Více

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ. Matematika 3. RNDr. Břetislav Fajmon, PhD. Autoři textu:

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ. Matematika 3. RNDr. Břetislav Fajmon, PhD. Autoři textu: FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Matematika 3 Garant předmětu: RNDr. Břetislav Fajmon, PhD Autoři textu: Mgr. Irena Růžičková RNDr. Břetislav Fajmon, PhD

Více

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek)

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek) Mária adloňová Fajn MATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (vorek) 0 Mgr. Mária adloňová FajnMATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (reklamní vorek) Mgr. Mária adloňová, 0 Vydavatel

Více

Základní radiometrické veličiny

Základní radiometrické veličiny Základní radiometrické veličiny Radiometrické veličiny se v textech, se kterými jsem se setkal, zavádějí velmi formálně, např. iradiance E= dφ da.pokusiljsemsepřesnějipopsat,cojednotlivéfunkceznamenají.formálnízápisyjsouzde

Více

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t. 1 Variace konstanty Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. Příklad 1 Najděte obecné řešení rovnice: y + y = 4 sin t. Co

Více

Globální extrémy. c ÚM FSI VUT v Brně. 10. ledna 2008

Globální extrémy. c ÚM FSI VUT v Brně. 10. ledna 2008 10. ledna 2008 Příklad. Určete globální extrémy funkce f(x, y) = x 2 + 2xy + 2y 2 3x 5y na množině M. Množina M je trojúhelník určený body A[0, 2], B[3, 0], C[0, 1]. Protože množina M je kompaktní (uzavřená,

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

Zápočtová písemka Řešení

Zápočtová písemka Řešení Zápočtová písemka Řešení 0. května 0. Spočítejte derivaci následujicí funkce podle x a podle ln x: y ln ln ln x )) + ln ln ln 598 )).. Řešení: Tento člen ln ln ln 598 )) sloužil samozřejmě jen k zmatení

Více

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

6. T e s t o v á n í h y p o t é z 6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně

Více

Matematika 1B. PetrSalačaJiříHozman Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Technická univerzita v Liberci

Matematika 1B. PetrSalačaJiříHozman Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Technická univerzita v Liberci Matematika 1B. PetrSalačaJiříHozman Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Technická univerzita v Liberci petr.salac@tul.cz jiri.hozman@tul.cz Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická TUL LS

Více

1. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH

1. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH 1. DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE DVOU PROMĚNNÝCH V minulém semestru jsme studovali vlastnosti unkcí jedné nezávislé proměnné. K popisu mnoha reálných situací obvkle s jednou proměnnou nevstačíme. FUNKCE DVOU

Více

Matematika II: Pracovní listy Funkce dvou proměnných

Matematika II: Pracovní listy Funkce dvou proměnných Matematika II: Pracovní listy Funkce dvou proměnných Petra Schreiberová, Petr Volný Katedra matematiky a deskriptivní geometrie VŠB - Technická univerzita Ostrava Ostrava 8 Obsah Funkce dvou proměnných.

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

( ) ( ) 2.8.2 Lineární rovnice s parametrem II. Předpoklady: 2801

( ) ( ) 2.8.2 Lineární rovnice s parametrem II. Předpoklady: 2801 .8. Lineární rovnice s parametrem II Předpoklady: 80 Pedagogická poznámka: Zvládnutí zápisu a obecného postupu (dělení podle hodnot parametru) při řešení parametrických rovnic v této hodině je zásadní

Více

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Geometrie pro FST 1. Pomocný učební text

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Geometrie pro FST 1. Pomocný učební text Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky Geometrie pro FST 1 Pomocný učební text František Ježek, Marta Míková, Světlana Tomiczková Plzeň 29. srpna 2005 verze 1.0 Předmluva

Více

8.4. Shrnutí ke kapitolám 7 a 8

8.4. Shrnutí ke kapitolám 7 a 8 8.4. Shrnutí ke kapitolám 7 a 8 Shrnutí lekce Úvodní 7. kapitola přinesla informace o druzích řešení diferenciálních rovnic prvního řádu a stručné teoretické poznatky o podmínkách existence a jednoznačnosti

Více

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +,

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +, Příklad 1 Najděte body, v nichž má funkce (,) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (,)=0, je-li: a) (,)= + 1, (,)=+ 1 lok.max.v 1 2,3 2 b) (,)=+, (,)= 1 +1 1 c) (,)=, (,)=+ 1 lok.max.v

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

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Čtvercová matice n n, např. může reprezentovat: A = A A 2 A 3 A 2 A 22 A 23 A 3 A 32 A 33 matici koeficientů soustavy n lineárních

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

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity Tlumené kmit V praxi téměř vžd brání pohbu nějaká brzdicí síla, jejíž původ je v třecích silách mezi reálnými těles. Matematický popis těchto sil bývá dosti komplikovaný. Velmi často se vsktuje tzv. viskózní

Více

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010

prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. BI-ZMA ZS 2009/2010 Věty o přírustku funkce prof. RNDr. Čestmír Burdík DrCs. prof. Ing. Edita Pelantová CSc. Katedra matematiky České vysoké učení technické v Praze c Čestmír Burdík, Edita Pelantová 2009 Základy matematické

Více

Petr Hasil

Petr Hasil Základy Vyšší Matematiky Petr Hasil hasil@mendelu.cz Poznámka 1. Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny

Více

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada (Auto)korelační funkce 1 Náhodné procesy Korelace mezi náhodnými proměnnými má široké uplatnění v elektrotechnické praxi, kde se snažíme o porovnávání dvou signálů, které by měly být stejné. Příkladem

Více

Lokální extrémy. 1. Příklad f(x, y) = x 2 + 2xy + 3y 2 + 5x + 2y. Spočteme parciální derivace a položíme je rovny nule.

Lokální extrémy. 1. Příklad f(x, y) = x 2 + 2xy + 3y 2 + 5x + 2y. Spočteme parciální derivace a položíme je rovny nule. Lokální xtrémy - řšné příklady 1 Lokální xtrémy Vyštřt lokální xtrémy násldujících funkcí víc proměnných: 1 Příklad fx, y = x + xy + 3y + 5x + y Spočtm parciální drivac a položím j rovny nul Vznikn soustava

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Diskrétní rozdělení Vilém Vychodil KMI/PRAS, Přednáška 6 Vytvořeno v rámci projektu 2963/2011 FRVŠ V. Vychodil (KMI/PRAS, Přednáška 6) Diskrétní rozdělení Pravděpodobnost a

Více

Vybrané kapitoly z matematiky

Vybrané kapitoly z matematiky Vybrané kapitoly z matematiky VŠB-TU Ostrava 2018-2019 Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 1 / 18 Vektorová analýza a teorie pole Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 2 / 18 Vektorová funkce jedné

Více

4. Lineární nerovnice a jejich soustavy

4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 9. ročník 4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 5 > 0 ostrá nerovnost 5.0 50 neostrá nerovnost ( používáme pouze čísla) ZNAKY NEROVNOSTI: > je větší než < je menší

Více

Hloubka ostrosti trochu jinak

Hloubka ostrosti trochu jinak Hloubka ostrosti trochu jinak Jan Dostál rev. 1.1 U ideálního objektivu platí: 1. paprsek procházející středem objektivu se neláme, 2. paprsek rovnoběžný s optickou osou se láme do ohniska, 3. všechny

Více

Parciální diferenciální rovnice

Parciální diferenciální rovnice Parciální diferenciální rovnice Obsah kurzu Co bude obsahovat... úvod do PDR odvození některých PDR klasická teorie lineárních PDR 1. a 2. řádu řešení poč. a okraj. úloh vlastnosti řešení souvislost s

Více

Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou

Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou 1 Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) vektory matice Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou rovnici A x = λ x, kde x je neznámá matice o jednom sloupci (sloupcový

Více

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Rovnice RNDr. Yvetta Bartáková Gmnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Grafické řešení soustav rovnic a nerovnic VY INOVACE_0 0_M Gmnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Soustav lineárních rovnic Soustavou

Více

Úvod do lineární algebry

Úvod do lineární algebry Úvod do lineární algebry Tomáš Matoušek Tělesa, vektorové prostory Definice. Tělesem nazveme množinu M, na které jsou definována zobrazení, : M M M(binární operace) splňující následující axiomy: (1) (

Více

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí

7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = f(g), kde některá z jejich součástí 202-m3b2/cvic/7slf.tex 7. Derivace složené funkce. Budeme uvažovat složenou funkci F = fg, kde některá z jejich součástí může být funkcí více proměnných. Předpokládáme, že uvažujeme funkce, které mají

Více

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A 63 ročník matematické olympiády Úlohy klauzurní části školního kola kategorie 1 Dokažte, že pro každé celé číslo n 3 je n-místné číslo s dekadickým zápisem druhou mocninou některého celého čísla 1 1 8

Více

VIDEOSBÍRKA DERIVACE

VIDEOSBÍRKA DERIVACE VIDEOSBÍRKA DERIVACE. Zderivuj funkci y = ln 2 (sin x + tg x 2 ) 2. Zderivuj funkci y = 2 e x2 cos 3x 3. Zderivuj funkci y = 3 e sin2 (x 2 ). Zderivuj funkci y = x3 +2x 2 +sin x x 5. Zderivuj funkci y

Více