Úvod do simulace dynamiky sypkých hmot
|
|
- Sára Müllerová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Úvod do simulace dynamiky sypkých hmot Lukáš Pospíšil Katedra aplikované matematiky, VŠB - Technická Univerzita Ostrava Seminář aplikované matematiky,
2 Osnova formulace problému transformace lokálních souřadnic Eulerovy úhly jednotkové kvaterninony rotace od pozice k rychlosti kontaktní úlohy bez tření, reformulace na QP krátce o Coulombovském tření Přednáška obsahuje 4 videa, jeden příklad a jeden důkaz.
3 Formulace problému
4 Formulace problému Vztah mezi lokálním a globálním systémem T := [T x, T y, T z] T - poloha těžiště v globálním souřadnicovém systému, φ, θ, ψ - Eulerovy úhly rotace. r glob = T + Rr lok r lok R 3 souřadnice bodu v lokálním systému, r glob R 3 souřadnice bodu v globálním systému. R R 3,3 matice rotace (z φ, θ, ψ).
5 Eulerovy úhly rotace r lok R
6 Eulerovy úhly rotace R 1 = cos φ sin φ 0 sin φ cos φ R 1r lok
7 Eulerovy úhly rotace R 2 = cos θ sin θ 0 sin θ cos θ R 2R 1r lok
8 Eulerovy úhly rotace R 1 = cos ψ sin ψ 0 sin ψ cos ψ R 3R 2R 1r lok
9 Eulerovy úhly rotace R = r glob = T + R } 3R {{ 2R } 1 =:R cos ψ cos φ cos θ sin φ sin ψ sin ψ cos φ cos θ sin φ cos ψ sin θ sin φ cos ψ cos φ + cos θ cos φ sin ψ sin ψ sin φ + cos θ cos φ cos ψ sin θ sin φ sin θ sin ψ sin θ cos φ cos θ Úloha se mění v čase (T x(t), T y (t), T z(t), φ(t), θ(t), ψ(t)), tj. okamžitá poloha bodu v čase t R + r glob(t) = T (t) + R(t)r lok r lok
10 Rychlost r glob (t) = T (t) + R(t)r lok Okamžitá rychlost Okamžitou rychlost získáme derivací dle t ṙ glob = Ṫ + Ṙr lok Ṙ =?
11 Rychlost R je ortogonální, tj. derivací Úpravou R T R = I, ṘR T + RṘ T = 0. ṘR T = RṘT ṘR T = (ṘRT ) matice ṘRT je antisymetrická. Je to matice vektorového součinu.
12 Matice vektorového součinu Mějme u = [u 1, u 2, u 3] T R 3, v = [v 1, v 2, v 3] T R 3. Pak i j k u v = u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3 = (u 2v 3 v 2 u 3 )i+(u 3 v 1 u 1 v 3 )j+(u 1 v 2 u 2 v 1 )k = u 2v 3 v 2 u 3 u 3 v 1 u 1 v 3 u 1 v 2 u 2 v 1 Lze však také maticově u v = ũv = u 2v 3 v 2u 3 u 3v 1 u 1v 3 u 1v 2 u 2v 1 kde ũ R 3,3 je matice vektorového součinu 0 u 3 u 2 ũ := u 3 0 u 1. u 2 u 1 0 Tato matice je antisymetrická, tj. ũ = ũ T
13 Rychlost Označme Pak úpravou Dosazením ω := R T Ṙ. ω = R T Ṙ R ω = RR T Ṙ R ω = Ṙ ṙ glob = Ṫ + Ṙr lok ṙ glob = Ṫ + R ωr lok ṙ glob = Ṫ + R( ω r lok) kde ω = [ φ, θ, ψ] T R 3 je úhlová rychlost.
14 Motivace r glob = T + Rr lok ṙ glob = Ṫ + R( ω r lok) Vyčíslit R znamená vyčíslit goniometrické funkce. Jednotkový kvaternion rotace R 3 [φ, θ, ψ] := ω e := [e 0, e 1, e 2, e 3] R 4, e = 1 Díky této reprezentaci nebude nutno vyčíslovat goniometrické funkce.
15 Kvaternion rotace - motivace [φ] [e 0, e 1] Polární souřadnice e1 e0 e 0 = cos φ e 1 = sin φ
16 Kvaternion rotace - motivace Sférické souřadnice [φ, θ] [e 0, e 1, e 2] e2 e0 e 0 = sin φ cos θ e 1 = sin φ sin θ e 2 = cos φ e 1
17 Kvaternion rotace - motivace Kvaternion rotace [φ, θ, ψ] [e 0, e 1, e 2, e 3] e 0 = cos ( 1 2 (φ + θ)) cos ( 1 2 ψ) e 1 = cos ( 1 2 (φ θ)) sin ( 1 2 ψ) e 2 = sin ( 1 2 (φ θ)) sin ( 1 2 ψ) e 3 = sin ( 1 2 (φ + θ)) cos ( 1 2 ψ)
18 Kvateriony místo Eulerových úhlů Zaved me matice kde E := G := e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 123 = [e 1, e 2, e 3] T, = [ e 123, ẽ e 0I ] = [ e 123, ẽ e 0I ] e = [e 0, e 1, e 2, e 3] T = [e 0, e T 123] T
19 Kvateriony místo Eulerových úhlů Platí Ee = Ge = e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 0 e 1 e 2 e 3 e 0 e 1 e 2 e 3 = 0 = 0
20 Kvateriony místo Eulerových úhlů Platí EE T = e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 1 e 2 e 3 e 0 e 3 e 2 e 3 e 0 e 1 e 2 e 1 e 0 = I R3 (Matice E má ortonormální řádky) e 1 e 2 e 3 E T E = e 0 e 3 e 2 e 1 e 0 e 3 e 2 e 3 e 0 e 1 e 2 e 3 e 0 e 1 e e 2 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 0 = I ee T R 4 Obdobně GG T = I, G T G = I ee T
21 Kvateriony místo Eulerových úhlů Platí (!) EG T = e 1 e 0 e 3 e 2 e 2 e 3 e 0 e 1 e 3 e 2 e 1 e 0 e 1 e 2 e 3 e 0 e 3 e 2 e 3 e 0 e 1 e 2 e 1 e 0 e0 2 e1 2 e2 2 e3 2 2e 1e 2 2e 0e 3 2e 1e 3 + 2e 0e 2 = 2e 1e 2 + 2e 0e 3 e0 2 e1 2 + e2 2 e3 2 2e 2e 3 2e 1e 0 2e 1e 3 2e 0e 2 2e 2e 3 + 2e 1e 0 e0 2 e1 2 e2 2 e3 2 = = R Obdobně se dá ukázat Pak EĠT = ĖGT Ṙ = ĖG T + EĠ T = 2EĠ T
22 Kvateriony místo Eulerových úhlů Pro derivaci kvaterninů platí (dá se ukázat z vlastností vektorového součinu) ė = 1 2 E T ω Proto dále budeme popisovat polohu lokálních souřanic v globálním systému pomocí zobecněného vektoru pozice a zobecněného vektoru rychlostí T x Ṫ T y x T z Ṫ y q i := e 0 R 7 Ṫ z, v i := R 6 e 1 φ e 2 θ e 3 ψ
23 Od rychlosti k poloze Časové schéma Aproximace derivace diferencí q(t) := lim h 0 q(t + h) q(t) h q(t) = q(t + h) q(t) h. Časové schéma má pak tvar q(t + h) = q(t) + h q(t), kde h R + je dostatečně malý časový krok. S kvaternionem rotace pak [ ] I 0 q(t + h) = q(t) + h 1 0 E T v(t). 2 }{{} =:Q
24 Algoritmus Dáno q(0) R 7nb, v(0) R 6nb. Zvol časový krok h > 0 t := 0 dokud t < t max q(t + h) := q(t) + hqv(t) spočti v(t + h) t := t + h konec dokud
25 První test pust animaci.
26 Výpočet rychlosti Úkolem je tedy nalézt vektor aktuální rychlosti v(t), jehož přírůstek oproti v(t h) je závislý na hmotnosti jednotlivých těles, působících vnějších silách F (t, q, v), kontaktech a omezujících podmínkách. M v = F C + F ext M(v(t + h) v(t)) = h(f ext + F C ), kde M je zobecněná matice hmotnosti (diagonální), F C je vektor sil vyvolaných omezením, F ext je vektor vnějších sil. Úpravou v(t + h) = v(t) + hm 1 (F ext + F C )
27 Vektor vnějších sil - gravitace F g = m.g, m = ρ.v Dáno q(0) R 7nb, v(0) R 6nb. Zvol časový krok h > 0 t := 0 dokud t < t max F ext = [0, 0, F g, 0, 0, 0] T q(t + h) := q(t) + hqv(t) v(t + h) := v(t) + M 1 (F ext + F C ) t := t + h konec dokud
28 Druhý test pust další skvělou animaci.
29 Kontakt a omezení Uvažujme kontakt mezi tělesy T A a T B. T A F A C F B T B
30 Kontakt a omezení Označme n A (C) jako vnější jednotkovou normálu tělesa T A v bodě kontaktu C v globálním souřadnicovém systému. Změna pozice těžiště Těleso T A působí na těleso T B silou F B := γn A (C), kde γ 0 je neznámá velikost působící síly. Tato síla ovlyvní změnu polohy tělesa T B (složky rychlosti tělesa odpovídající poloze těžiště). Změna rotace tělesa Změnu rotace tělesa T B ovlyvňuje kroutící moment M B := C B F B, kde C B jsou souřadnice bodu C v lokálním souřadnicovém systému tělesa T B.
31 Kontakt a omezení Úpravou M B = C B F B = γ(c B n A (C)) = γ C B n A (C). Naopak na těleso T A působí opačná síla F A := γn A (C), a kroutící moment M A := C A F A = γ C A n A (C).
32 Kontakt a omezení Připomeňme kde F C := F A M A F B M B D := = γn A (C) γ C A n A (C) γn A (C) γ C B n A (C) n A (C) C A n A (C) n A (C) C B n A (C). = γd,
33 Kontakt a omezení Pokud se nám podaří určit velikost působící síly γ, pak výslednou změnu rychlosti lze spočítat z rovnice kde γ := h γ. M(v(t + h) v(t)) = hf ext + Dγ,
34 Kontakt a omezení Příklad Uvažujme systém tří těles T (1), T (2), T (3). T (1) C (1,2) C (1,3) C (2,3) T (3) T (2)
35 Kontakt a omezení vektor zobecněné polohy q = [q(1), T q(2), T q(3)] T T R 3 7 vektor zobecněné rychlosti v = [v(1), T v(2), T v(3)] T T R 3 6. Hledáme velikosti šesti neznámých sil: síla, kterou působí těleso T (1) na těleso T (2), síla, kterou působí těleso T (2) na těleso T (1), síla, kterou působí těleso T (2) na těleso T (3), síla, kterou působí těleso T (3) na těleso T (2), síla, kterou působí těleso T (1) na těleso T (3), síla, kterou působí těleso T (3) na těleso T (1), čili hledáme γ = [γ (1,2), γ (2,1), γ (2,3), γ (3,2), γ (1,3), γ (3,1) ] T R 6.
36 Kontakt a omezení Matice D R 3 6,6 má blokovou strukturu D = n (1) (C (1,2) ) n (2) (C (1,2) ) 0 C (1) (1,2) n (1) (C (1,2) ) C(1) (1,2) n (2) (C (1,2) ) 0 n (1) (C (1,2) ) n (2) (C (1,2) ) n (2) (C (2,3) ) C (2) (1,2) n (1) (C (1,2) ) (2) C (1,2) n (2) (C (1,2) ) (2) C (2,3) n (2) (C (2,3) ) 0 0 n (2) (C (2,3) ) 0 0 C(3) (2,3) n (2) (C (2,3) ) 0 n (1) (C (1,3) ) n (3) (C (1,3) ) 0 C (1) (1,3) n (1) (C (1,3) ) C(1) (1,3) n (3) (C (1,3) ) n (3) (C (2,3) ) 0 0 C (2) (2,3) n (3) (C (2,3) ) 0 0 n (3) (C (2,3) ) n (1) (C (1,3) ) n (3) (C (1,3) ) C (3) (2,3) n (3) (C (2,3) ) C(3) (1,3) n (1) (C (3) (1,3) ) C (1,3) n (3) (C (1,3) )
37 Kontakt a omezení Podmínku nepronikání těles T A a T B popisuje tzv. gap funkce Φ : R 7+7 R vzdálenost těles (nejmenší vzdálenost bodů jednoho a druhého tělesa). Platí Φ([q A, q B ]) = 0 pokud jsou tělesa v kontaktu, Φ([q A, q B ]) > 0 pokud tělesa nejsou v kontaktu, Φ([q A, q B ]) < 0 pokud tělesa pronikla do sebe. Pro normálové napětí v bodě kontaktu platí pokud jsou tělesa v kontaktu, normálové napětí existuje, pokud tělesa nejsou v kontaktu, normálové napětí neexistuje. Získáme podmínku komplementarity a tedy užitím gap funkce lze definovat podmínky pro výpočet velikosti působících sil (numericky stabilnější) 0 Φ(q) γ h Φ(q) + DT v(t + h) γ 0.
38 Linear complementarity problem Úkolem je tedy řešit následující problém. Linear complementarity problem (LCP) M(v(t + h) v(t)) = hf ext + Dγ 1 h Φ(q) + DT v(t + h) 0 1 h Φ(q) + DT v(t + h) γ γ 0 (1a) (1b) (1c) (1d) Ne.
39 QP s lineárním omezením Theorem Řešení optimalizační úlohy 1 min γ 0 2 γt Nγ + r T γ, (2) kde N := D T M 1 D r := 1 h Φ + DT M 1 k k := Mv(t) + h.f ext (3a) (3b) (3c) je ekvivalentní s řešením původní úlohy (LCP).
40 QP s lineárním omezením Důkaz Lagrangeova funkce má tvar a odpovídající KKT podmínky L(γ, λ) = 1 2 γt Nγ + r T γ λ T γ Nγ + r λ = 0 γ 0 λ 0 γ T λ = 0 Podmínky (4b) a (1d) jsou stejné. Z podmínky (4a) přímo plyne a spolu s (3a),(3b),(3c) a dosazením do (4d) získáme (4a) (4b) (4c) (4d) λ = Nγ + r (5) 0 = γ T λ = γ T (Nγ + r) = = γ T (D T M 1 Dγ + 1 Φ + h DT M 1 k) γ T (D T M 1 Dγ + 1 Φ + h DT M 1 (Mv(t) + h.f ext)) = γ T ( 1 Φ + h DT (v(t) + M 1 Dγ + h.m 1 F ext))
41 QP s lineárním omezením Následně užitím (1a) získáme 0 = γ T ( 1 h Φ + DT (v(t) + M 1 Dγ + h.m 1 F ext)) což je podmínka (1c). Nakonec dosazením podmínky (5) do (4c) lze získat což je podmínka (1b). 0 λ = Nγ + r = 1 h Φ + DT v(t + h),
42 Algoritmus Dáno q(0) R 7nb, v(0) R 6nb. Zvol časový krok h > 0 t := 0 dokud t < t max q(t + h) := q(t) + hqv(t) Nalezeni kontakty. Pokud neexistují kontakty, polož γ := 0 Pokud existují kontakty, sestav N, r a vyřeš optimalizační problém v(t + h) := v(t) + M 1 (hf ext + Dγ) t := t + h konec dokud
43 Třetí test Neflákej se a pust další animaci.
44 Tření Uvažujme (opět) kontakt mezi tělesy T A a T B. Označme n R 3 jednotkový normálový vektor kontaktu v globálních souřadnicích, u, w R 3 jednotkové směrové vektory kontaktní roviny v globálních souřadnicích. Očividně {n, u, w} je množina ortonormálních vektorů (a tvoří bázi tečného prostoru). Třecí sílu působící v bodě kontaktu na těleso A pak můžeme vyjádřit jako kde F = F n + F T = γ nn + γ uu + γ w w, F n = γ nn R 3 je normálová složka třecí síly, F T = γ uu + γ w w R 3 je tečná složka třecí síly, γ n > 0 je velikost normálové složky třecí síly F, γ u, γ w R jsou velikosti tečných složek třecí síly F.
45 Tření Vztah mezi jednotlivými složkami třecí síly popisuje například Coulombův model tření. Coulombův model tření γ n 0, Φ(q) 0, Φ(q)γ n = 0, (6a) γ 2 u + γw 2 µγ n, (6b) ( v T µγ n ) γu 2 + γw 2 = 0, (6c) F T, v T = F T. v T. (6d) Objasněme význam jednotlivých rovnic.
46 Tření γ n 0, Φ(q) 0, Φ(q)γ n = 0 podmínka komplementarity gap funkce Φ a velikosti normálové složky γ n normálová složka třecí síly je vždy nezáporná (pokud uvažujeme kontakt, pak těleso A nemůže působit na těleso B silou, která směřuje od tělesa B), hodnota gap funkce je vždy nezáporná (vzdálenost těles A a B je nezáporná), pokud je normálová složka nenulová, pak je nulová vzdálenost těles, pokud je vzdálenost těles nenulová, pak je normálová složka třecí síly nulová, může nastat situace, že vzdálenost těles je nulová i normálová složka třecí síly je nulová (tělesa jsou v klidu v kontaktu).
47 Tření γ 2 u + γ 2 w µγ n rovnice vztahu mezi velikostí normálové složky třecí síly a tečné složky třecí síly, tj. F T µ F N, kde µ 0, 1 je koeficient tření takový, že pokud µ = 1, pak velikost tečné složky třecí síly může být maximálně rovna velikosti normálové síly, pokud µ = 0, pak velikost tečné složky třecí síly je vždy nulová, čili síla působí pouze ve směru normály kontaktu a tedy nedochází ke tření.
48 Tření ( v T µγ n ) γu 2 + γw 2 = 0 podmínka komplementarity mezi velikostí rychlosti pohybu tělesa v tečném směru a dosažení maximální možné velikosti třecí síly vzhledem k omezení předchozí rovnicí pokud nedojde k maximální možné velikosti třecí síly vzhledem k µ, tj. F T < µ F N, pak velikost tečné rychlosti tělesa je nulová. pokud naopak dojde k maximální možné velikosti tečné síly, pak dochází k přesmyku a velikost tečné rychlosti může být jakákoliv.
49 Tření F T, v T = F T. v T podmínka směru třecí síly a tečné rychlosti, konkrétně pro úhel mezi těmito vektory platí cos ϕ = F T, v T = 1, tj. ϕ = π. F T. v T Čili tečná složka třecí síly má opačný směr jako vektor rychlosti přesmyku (kluzná rychlost).
50 Tření Obdobně jako v úloze bez tření F A := γ nn γ uu γ w w = Sγ, F B := γ nn + γ uu + γ w w = Sγ, kde γ := [γ n, γ u, γ w ] T R 3 S := [n, u, w] R 3,3
51 Tření Pak kde M A := C A F A = C A (Sγ) = C A Sγ, M B := C B F B = C B (Sγ) = C B Sγ, F C := F A M A F B M B D := = Sγ C A Sγ Sγ C B Sγ S C A S S C B S. = Dγ,
52 Quadratic Cone Complementarity problem Theorem Řešení optimalizační úlohy kde 1 min γ Ω 2 γt Nγ + r T γ, N := D T M 1 D r := [ 1 h Φ, 0, 0]T + D T M 1 k k := Mv(t) + h.f ext Ω := Ω 1 Ω nc (7a) (7b) (7c) (7d) (7e) Ω i := {[x, y, z] T R 3 : y 2 + z 2 µ i x} (7f) je ekvivalentní s řešením původní úlohy.
53 Quadratic Cone Complementarity problem Důkaz Příště.
54 Otevřené problémy h =? efektivní implementace (GPU) detekce kontaktů domain decomposition (?) QP řešič
55 Děkuji za pozornost Dostál, Z.: Optimal Quadratic Programming Algorithms, with Applications to Variational Inequalities, SOIA, first ed., vol. 23, Springer, US, New York, Heyn T.: On the Modeling, Simulation, and Visualization of Many-Body Dynamics Problems with Friction and Contact. Ph.D. Thesis, online Heyn T., Anitescu M., Tasora A., Negrut D.: Using Krylov Subspace and Spectral Methods for Solving Complementarity Problems in Many-Body Contact Dynamics Simulation. Int. J. Numer. Meth. Engng, Shabana, A.: Computational Dynamics, John Wiley & Sons, Inc., New York, Third Edition, Haug, E. J.: Computer-Aided Kinematics and Dynamics of Mechanical Systems, Volume-I. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1989.
Faster Gradient Descent Methods
Faster Gradient Descent Methods Rychlejší gradientní spádové metody Ing. Lukáš Pospíšil, Ing. Martin Menšík Katedra aplikované matematiky, VŠB - Technická univerzita Ostrava 24.1.2012 Ing. Lukáš Pospíšil,
Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava
Lineární algebra 9. přednáška: Ortogonalita Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la Text byl vytvořen
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť
1 Projekce a projektory
Cvičení 3 - zadání a řešení úloh Základy numerické matematiky - NMNM20 Verze z 5. října 208 Projekce a projektory Opakování ortogonální projekce Definice (Ortogonální projekce). Uvažujme V vektorový prostor
Katedra matematiky Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské ČVUT v Praze Příjmení a jméno ➊ ➋ ➌ ➍ ➎ ➏ Bonus
Zkoušková písemná práce č. 1 z předmětu 01MAB4 pondělí 25. května 2015, 9:00 11:00 Vypočítejte integrál y d(, y), kde Ω Objekt Ω načrtněte do obrázku! Ω = { (, y) R 2 :, y 0 4 + y 4 1 ( 4 + y 4 ) 3 16
Definice 28 (Ortogonální doplněk vektorového podprostoru). V k V n ; V k V. (Pech:AGLÚ/str D.5.1)
14.3 Kolmost podprostorů 14.3.1 Ortogonální doplněk vektorového prostou Ve vektorovém prostoru dimenze 3 je ortogonálním doplňkem roviny (přesněji vektorového prostoru dimenze ) přímka na ní kolmá (vektorový
14. přednáška. Přímka
14 přednáška Přímka Začneme vyjádřením přímky v prostoru Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje Přímka v prostoru je určena bodem A= [ a1
Metody vnitřních bodů pro řešení úlohy lineární elasticity s daným třením
Metody vnitřních bodů pro řešení úlohy lineární elasticity s daným třením J. Machalová, P. Ženčák, R. Kučera Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky PřF UP Olomouc Katedra matematiky a deskriptivní
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)
Lineární algebra : Metrická geometrie
Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních
Vlastní čísla a vlastní vektory
5 Vlastní čísla a vlastní vektor Poznámka: Je-li A : V V lineární zobrazení z prostoru V do prostoru V někd se takové zobrazení nazývá lineárním operátorem, pak je přirozeným požadavkem najít takovou bázi
Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a
Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 a) Napište Frobeniovu větu. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a b) Vyšetřete počet řešení soustavy
FYZIKA I. Rovnoměrný, rovnoměrně zrychlený a nerovnoměrně zrychlený rotační pohyb
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ FYZIKA I Rovnoměrný, rovnoměrně zrychlený a nerovnoměrně zrychlený rotační pohyb Prof. RNDr. Vilém Mádr, CSc. Prof. Ing. Libor Hlaváč, Ph.D.
DIPLOMOVÁ PRÁCE OPTIMALIZACE MECHANICKÝCH
DIPLOMOVÁ PRÁCE OPTIMALIZACE MECHANICKÝCH VLASTNOSTÍ MECHANISMU TETRASPHERE Vypracoval: Jaroslav Štorkán Vedoucí práce: prof. Ing. Michael Valášek, DrSc. CÍLE PRÁCE Sestavit programy pro kinematické, dynamické
Přijímací zkoušky z matematiky pro akademický rok 2018/19 NMgr. studium Učitelství matematiky ZŠ, SŠ
Přijímací zkoušky z matematiky pro akademický rok 8/9 NMgr studium Učitelství matematiky ZŠ, SŠ Datum zkoušky: Varianta Registrační číslo uchazeče: Příklad 3 4 5 Celkem Body Ke každému příkladu uved te
2D transformací. červen Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací Metody vyrovnání... 2
Výpočet transformačních koeficinetů vybraných 2D transformací Jan Ježek červen 2008 Obsah Odvození transformačního klíče vybraných 2D transformací 2 Meto vyrovnání 2 2 Obecné vyjádření lineárních 2D transformací
f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =
Řešení vzorové písemky z předmětu MAR Poznámky: Řešení úloh ze vzorové písemky jsou formulována dosti podrobně podobným způsobem jako u řešených příkladů ve skriptech U zkoušky lze jednotlivé kroky postupu
Michael Valášek Vedoucí práce: doc. Ing. Václav Bauma, CSc.
Michael Valášek Vedoucí práce: doc. Ing. Václav Bauma, CSc. Zadání bakalářské práce Mechanismus vztlakové klapky křídla 1. Proveďte rešerši možných konstrukčních řešení vztlakové klapky křídla 2. Seznamte
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY
TSO NEBO A INVARIANTNÍ ROZPOZNÁVACÍ SYSTÉMY V PROSTŘEDÍ MATLAB K. Nováková, J. Kukal FJFI, ČVUT v Praze ÚPŘT, VŠCHT Praha Abstrakt Při rozpoznávání D binárních objektů z jejich diskrétní realizace se využívají
b) Maximální velikost zrychlení automobilu, nemají-li kola prokluzovat, je a = f g. Automobil se bude rozjíždět po dobu t = v 0 fg = mfgv 0
Řešení úloh. kola 58. ročníku fyzikální olympiády. Kategorie A Autoři úloh: J. Thomas, 5, 6, 7), J. Jírů 2,, 4).a) Napíšeme si pohybové rovnice, ze kterých vyjádříme dobu jízdy a zrychlení automobilu A:
Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení
Matematika I 12a Euklidovská geometrie
Matematika I 12a Euklidovská geometrie Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 12. 2012 Obsah přednášky 1 Euklidovské prostory 2 Odchylky podprostorů 3 Standardní úlohy 4 Objemy Plán přednášky
Mechanika
Mechanika 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Mechanika Kinematika 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Aplikovaná numerická matematika
Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních
Vlastní čísla a vlastní vektory
Vlastní čísla a vlastní vektory 1 Motivace Uvažujme lineární prostor všech vázaných vektorů v rovině, které procházejí počátkem, a lineární zobrazení tohoto prostoru do sebe(lineární transformaci, endomorfismus)
Rotace ve 3D a kvaterniony. Eva Blažková a Zbyněk Šír (MÚ UK) - Rotace ve 3D a kvaterniony 1 / 16
Rotace ve 3D a kvaterniony Eva Blažková a Zbyněk Šír MÚ UK Eva Blažková a Zbyněk Šír (MÚ UK) - Rotace ve 3D a kvaterniony 1 / 16 Eulerovy úhly http://www.youtube.com/watch?v=upsmnytvqqi Eva Blažková a
Čebyševovy aproximace
Čebyševovy aproximace Čebyševova aproximace je tzv hledání nejlepší stejnoměrné aproximace funkce v daném intervalu Hledáme funkci h x, která v intervalu a,b minimalizuje maximální absolutní hodnotu rozdílu
Shodnostní Helmertova transformace
Shodnostní Helmertova transformace Toto pojednání ukazuje, jak lze určit transformační koeficienty Helmertovy transformace za požadavku, aby představovaly shodnostní transformaci. Pro jednoduchost budeme
Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)
4 Lineární zobrazení Definice: Nechť V a W jsou vektorové prostory Zobrazení A : V W (zobrazení z V do W nazýváme lineárním zobrazením, pokud pro všechna x V, y V a α R platí 1 A(x y = A(x A(y (vlastnost
Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)
Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika) Kartézská soustava souřadnic je dána počátkem O a uspořádanou trojicí bodů E x,
MATEMATIKA III. π π π. Program - Dvojný integrál. 1. Vypočtěte dvojrozměrné integrály v obdélníku D: ( ), (, ): 0,1, 0,3, (2 4 ), (, ) : 1,3, 1,1,
MATEMATIKA III Program - vojný integrál. Vpočtěte dvojrozměrné integrál v obdélníku : + dd = { < > < > } ( 3), (, ) : 0,, 0,, dd = { < > < > } ( 4 ), (, ) :,3,,, + dd = { < > < > } ( ), (, ):,0,,, + dd=
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
Drsná matematika III 3. přednáška Funkce více proměnných: Inverzní a implicitně definovaná zobrazení, vázané extrémy
Drsná matematika III 3. přednáška Funkce více proměnných: Inverzní a implicitně definovaná zobrazení, vázané extrémy Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 10. 2011 Obsah přednášky 1 Literatura
Kvaterniony, duální kvaterniony a jejich aplikace
1 / 16 Kvaterniony, duální kvaterniony a jejich aplikace Jitka Prošková Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky 17. 6. 21 2 / 16 Zadání Základní charakteristika tělesa
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější
III. MKP vlastní kmitání
Jiří Máca - katedra mechaniky - B325 - tel. 2 2435 4500 maca@fsv.cvut.cz III. MKP vlastní kmitání 1. Rovnice vlastního kmitání 2. Rayleighova Ritzova metoda 3. Jacobiho metoda 4. Metoda inverzních iterací
19 Eukleidovský bodový prostor
19 Eukleidovský bodový prostor Eukleidovským bodovým prostorem rozumíme afinní bodový prostor, na jehož zaměření je definován skalární součin. Víme, že pomocí skalárního součinu jsou definovány pojmy norma
Matematika pro chemické inženýry
Matematika pro chemické inženýry Drahoslava Janovská Plošný integrál Přednášky Z 216-217 ponzorováno grantem VŠCHT Praha, PIGA 413-17-6642, 216 Povinná látka. Bude v písemkách a bude se zkoušet při ústní
Betonové konstrukce (S) Přednáška 3
Betonové konstrukce (S) Přednáška 3 Obsah Účinky předpětí na betonové prvky a konstrukce Silové působení kabelu na beton Ekvivalentní zatížení Staticky neurčité účinky předpětí Konkordantní kabel, Lineární
i β i α ERP struktury s asynchronními motory
1. Regulace otáček asynchronního motoru - vektorové řízení Oproti skalárnímu řízení zabezpečuje vektorové řízení vysokou přesnost a dynamiku veličin v ustálených i přechodných stavech. Jeho princip vychází
TENSOR NAPĚTÍ A DEFORMACE. Obrázek 1: Volba souřadnicového systému
TENSOR NAPĚTÍ A DEFORMACE Obrázek 1: Volba souřadnicového systému Pole posunutí, deformace, napětí v materiálovém bodě {u} = { u v w } T (1) Obecně 9 složek pole napětí lze uspořádat do matice [3x3] -
Problém lineární komplementarity a kvadratické programování
Problém lineární komplementarity a kvadratické programování (stručný učební text 1 J. Rohn Univerzita Karlova Matematicko-fyzikální fakulta Verze: 17. 6. 2002 1 Sepsání tohoto textu bylo podpořeno Grantovou
Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,
Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se
Matematika 1. 1 Derivace. 2 Vlastnosti a použití. 3. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 16
Matematika 1 3. přednáška 1 Derivace 2 Vlastnosti a použití 3. přednáška 6.10.2009) Matematika 1 1 / 16 1. zápočtový test již během 2 týdnů. Je nutné se něj registrovat přes webové rozhraní na https://amos.fsv.cvut.cz.
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
Parametrické rovnice křivky
Křivkový integrál Robert Mařík jaro 2014 Tento text je tištěnou verzí prezentací dostupných z http://user.mendelu.cz/marik/am. Křivkový integrál Jedná se o rozšíření Riemannova integrálu, kdy množinou
3.1. Newtonovy zákony jsou základní zákony klasické (Newtonovy) mechaniky
3. ZÁKLADY DYNAMIKY Dynamika zkoumá příčinné souvislosti pohybu a je tedy zdůvodněním zákonů kinematiky. K pojmům používaným v kinematice zavádí pojem hmoty a síly. Statický výpočet Dynamický výpočet -
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
terminologie předchozí kapitoly: (ϕ, Ω) - plocha, S - geometrický obraz plochy
2. Plošný integrál. Poznámka. Obecně: integrování přes k-rozměrné útvary (k-plochy) v R n. Omezíme se na případ k = 2, n = 3. Definice. Množina S R 3 se nazve plocha, pokud S = ϕ(), kde R 2 je otevřená
Drsná matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení
Drsná matematika III. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení Masarykova univerzita Fakulta informatiky 6. 9. Obsah přednášky Literatura Derivace vyšších
FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci OBSAH A CÍLE SEMINÁŘE: Opakování a procvičení vybraných
Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené
2. 3. 2018 Matematika II, úroveň A ukázkový test č. 1 (2018) 1. a) Napište postačující podmínku pro diferencovatelnost funkce n-proměnných v otevřené mn. M E n. Zapište a načrtněte množinu D, ve které
ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A1. Cvičení, zimní semestr. Samostatné výstupy. Jan Šafařík
Vysoké učení technické v Brně Stavební fakulta ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE Matematika 0A1 Cvičení, zimní semestr Samostatné výstupy Jan Šafařík Brno c 2003 Obsah 1. Výstup č.1 2 2. Výstup
Drsná matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení
Drsná matematika III. přednáška Funkce více proměnných: Aproximace vyšších rádů, Taylorova věta, inverzní zobrazení Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 9. 6 Obsah přednášky Literatura Derivace
Stabilizace Galerkin Least Squares pro
Fakulta strojní ČVUT Ústav technické matematiky Stabilizace Galerkin Least Squares pro MKP na řešení proudění o vyšších Reynoldsových číslech Ing. Jakub Šístek Doc. RNDr. Pavel Burda, CSc. RNDr. Jaroslav
PŘEDNÁŠKA 9 KŘIVKOVÝ A PLOŠNÝ INTEGRÁL 1. DRUHU
PŘEDNÁŠKA 9 KŘIVKOVÝ A PLOŠNÝ INTEGRÁL 1. DRUHU 6.1 Křivkový integrál 1. druhu Definice 1. Množina R n se nazývá prostá regulární křivka v R n právě tehdy, když existuje vzájemně jednoznačné zobrazení
Vybrané kapitoly z matematiky
Vybrané kapitoly z matematiky VŠB-TU Ostrava 2017-2018 Vybrané kapitoly z matematiky 2017-2018 1 / 19 Základní informace předmět: 714-0513, 5 kreditů přednáší: Radek Kučera kontakt: radek.kucera@vsb.cz,
Numerické metody optimalizace - úvod
Numerické metody optimalizace - úvod Petr Tichý 16. února 2015 1 Organizace přednášek a cvičení 13 přednášek a cvičení. Zápočet: úloha programování a testování úloh v Matlabu. Další informace na blogu
označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,
Komplexní čísla Množinu všech uspořádaných dvojic (x, y) reálných čísel x, y nazýváme množinou komplexních čísel C, jestliže pro každé dvě takové dvojice (x, y ), (x 2, y 2 ) je definována rovnost, sčítání
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,
13. cvičení z Matematické analýzy 2
. cvičení z atematické analýz 2 5. - 9. května 27. konzervativní pole, potenciál Dokažte, že následující pole jsou konzervativní a najděte jejich potenciál. i F x,, z x 2 +, 2 + x, ze z, ii F x,, z x 2
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
Změna koeficientů PDR při změně proměnných
Změna koeficientů PR při změně proměnných Oldřich Vlach oto pojednání doplňuje přednášku M. Šofera na téma Nalezení složek tenzoru napjatosti pro případ rovinné úlohy s povrchem zatíženým kontaktním tlakem
Literatura: Kapitola 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Metoda sítí v 1D. Myšlenka náhrada derivací diferenčními podíly Přibližné řešení okrajových úloh Aproximace vlastních čísel Literatura: Kapitola 2 d) ze skript Karel Rektorys:
Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)
Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 2. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 40 Obsah 1 Vektory
příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.
Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl
LWS při heteroskedasticitě
Stochastické modelování v ekonomii a financích Petr Jonáš 7. prosince 2009 Obsah 1 2 3 4 5 47 1 Předpoklad 1: Y i = X i β 0 + e i i = 1,..., n. (X i, e i) je posloupnost nezávislých nestejně rozdělených
JEDNOTKY. E. Thöndel, Ing. Katedra mechaniky a materiálů, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt
SIMULAČNÍ MODEL KLIKOVÉ HŘÍDELE KOGENERAČNÍ JEDNOTKY E. Thöndel, Ing. Katedra mechaniky a materiálů, FEL ČVUT v Praze Abstrakt Crankshaft is a part of commonly produced heat engines. It is used for converting
KMS cvičení 9. Ondřej Marek
KMS cvičení 9 Ondřej Marek SYSTÉM S n DOF ŘEŠENÍ V MODÁLNÍCH SOUŘADNICÍCH Pohybové rovnice lineárního systému: U je modální matice, vlastní vektory u 1, u 2,..., u n jsou sloupce v matici U x - vektor
Ortogonální transformace a QR rozklady
Ortogonální transformace a QR rozklady 1 Úvod Unitární (ortogonální) transformace, Gram-Schmidtova ortogonalizace Příklad Schurovy věty unitární transformace nezvětšují chyby ve vstupních datech. Tato
2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012
2. Schurova věta Petr Tichý 3. října 2012 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci
Ortogonální transformace a QR rozklady
Ortogonální transformace a QR rozklady Petr Tichý 9. října 2013 1 Úvod Unitární (ortogonální) transformace, Gram-Schmidtova ortogonalizace Příklad Schurovy věty unitární transformace nezvětšují chyby ve
Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32
Matematika 1 12. přednáška MA1 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy 2 Skalární, vektorový a smíšený součin, projekce vektoru 3 Přímky a roviny 4 Vzdálenosti 5 Příčky mimoběžek 6 Zkouška;
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad
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
KLASICKÁ MECHANIKA. Předmětem mechaniky matematický popis mechanického pohybu v prostoru a v čase a jeho příčiny.
MECHANIKA 1 KLASICKÁ MECHANIKA Předmětem mechaniky matematický popis mechanického pohybu v prostoru a v čase a jeho příčiny. Klasická mechanika rychlosti těles jsou mnohem menší než rychlost světla ve
5. cvičení z Matematiky 2
5. cvičení z Matematiky 2 21.-25. března 2016 5.1 Nalezněte úhel, který v bodě 1, 0, 0 svírají grafy funkcí fx, y ln x 2 + y 2 a gx, y sinxy. Úhel, který svírají grafy funkcí je dán jako úhel mezi jednotlivými
Nosné desky. 1. Kirchhoffova teorie ohybu tenkých desek (h/l < 1/10) 3. Mindlinova teorie pro tlusté desky (h/l < 1/5)
Nosné desky Deska je těleso, které má jeden rozměr mnohem menší než rozměry zbývající. Zatížení desky je orientováno výhradně kolmo k její střednicové rovině. 1. Kirchhoffova teorie ohybu tenkých desek
Transformujte diferenciální výraz x f x + y f do polárních souřadnic r a ϕ, které jsou definovány vztahy x = r cos ϕ a y = r sin ϕ.
Ukázka 1 Necht má funkce z = f(x, y) spojité parciální derivace. Napište rovnici tečné roviny ke grafu této funkce v bodě A = [ x 0, y 0, z 0 ]. Transformujte diferenciální výraz x f x + y f y do polárních
Statika. fn,n+1 F = N n,n+1
Statika Zkoumá síly a momenty působící na robota v klidu. Uvažuje tíhu jednotlivých ramen a břemene. Uvažuje sílu a moment, kterou působí robot na okolí. Uvažuje konečné tuhosti ramen a kloubů. V našem
Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.
Vektory, operace s vektory Ž3 Orientovaná úsečka Mějme dvojici bodů, (na přímce, v rovině nebo prostoru), které spojíme a vznikne tak úsečka. Pokud budeme rozlišovat, zda je spojíme od k nebo od k, říkáme,
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................
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
Diferenciální geometrie
Diferenciální geometrie Pomocný učební text díl I. František Ježek Plzeň, červen 2005 Obsah 1 Křivky 4 1.1 Vyjádření křivky......................... 4 1.2 Transformace parametru..................... 5
vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).
Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých
Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s
Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé
Co jsme udělali: Au = f, u D(A)
Předmět: MA4 Dnešní látka: Od okrajových úloh v 1D k o. ú. ve 2D Laplaceův diferenciální operátor Variačně formulované okrajové úlohy pro parciální diferenciální rovnice a metody jejich přibližného řešení
7 Ortogonální a ortonormální vektory
7 Ortogonální a ortonormální vektory Ze vztahu (5) pro výpočet odchylky dvou vektorů vyplývá, že nenulové vektory u, v jsou na sebe kolmé právě tehdy, když u v =0. Tato skutečnost nám poslouží k zavedení
1 Rozdělení mechaniky a její náplň
1 Rozdělení mechaniky a její náplň Mechanika je nauka o rovnováze a pohybu hmotných útvarů pohybujících se rychlostí podstatně menší, než je rychlost světla (v c). Vlastnosti skutečných hmotných útvarů
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
plochy oddělí. Dále určete vzdálenost d mezi místem jeho dopadu na
Přijímací zkouška z fyziky 01 - Nav. Mgr. - varianta A Příklad 1 (5 bodů) Koule o poloměru R=10 cm leží na vodorovné rovině. Z jejího nejvyššího bodu vypustíme s nulovou počáteční rychlostí bod o hmotností
1. Regulace otáček asynchronního motoru - skalární řízení
1. Regulace otáček asynchronního motoru skalární řízení Skalární řízení postačuje pro dynamicky nenáročné pohony, které často pracují v ustáleném stavu. Je založeno na dvou předpokladech: a) motor je popsán
Obr. 9.1 Kontakt pohyblivé části s povrchem. Tomuto meznímu stavu za klidu odpovídá maximální síla, která se nezývá adhezní síla,. , = (9.
9. Tření a stabilita 9.1 Tření smykové v obecné kinematické dvojici Doposud jsme předpokládali dokonale hladké povrchy stýkajících se těles, kdy se silové působení přenášelo podle principu akce a reakce
a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.
Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů S pojmem vlastního čísla jsme se již setkali například u iteračních metod pro řešení soustavy lineárních algebraických rovnic. Velikosti vlastních čísel iterační
Aproximace posuvů [ N ],[G] Pro každý prvek se musí nalézt vztahy
Aproimace posuvů Pro každý prvek se musí nalézt vztahy kde jsou prozatím neznámé transformační matice. Neznámé funkce posuvů se obvykle aproimují ve formě mnohočlenů kartézských souřadnic. Například 1.
Aritmetické vektory. Martina Šimůnková. Katedra aplikované matematiky. 16. března 2008
Aritmetické vektory Martina Šimůnková Katedra aplikované matematiky 16. března 2008 Martina Šimůnková (KAP) Aritmetické vektory 16. března 2008 1/ 34 Úvod 1Úvod Definice aritmetických vektorů a operací
Geometrické transformace pomocí matic
Geometrické transformace pomocí matic Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 2. dubna 2010 Obsah 1 Úvod 2 Geometrické transformace ve 2D 3 Geometrické transformace ve 3D Obsah 1 Úvod 2 Geometrické transformace
Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,
Obsah Lineární rovnice Definice 77 Uvažujme číselné těleso T a prvky a 1,, a n, b T Úloha určit všechny n-tice (x 1,, x n ) T n, pro něž platí n a i x i = a 1 x 1 + + a n x n = b, i=1 se nazývá lineární