Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce GLOBÁLNÍ ANALÝZA I, zimní semestr 2010/2011 Michal Marvan.
|
|
- Zbyněk Valenta
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce GLOBÁLNÍ ANALÝZA I, zimní semestr 2010/2011 Michal Marvan Hladké struktury Klasická analýza pojednává o reálných funkcích definovaných na podmnožinách prostoru R n. Globální analýza usiluje o uplatnění podobných metod na obecnějších množinách prostřednictvím tzv. hladké struktury. Podstatou hladké struktury je lokální ztotožnění dané množiny s prostorem R n podobně jako v kartografii je prostřednictvím mapy povrch koule lokálně ztotožňován s podmnožinou v R 2. Množiny s hladkou strukturou splňující další přirozené topologické podmínky se nazývají hladké variety. Běžně se vyskytují v matematických modelech reality: povrchy oblých těles i prostory možných konfigurací nejrůznějších fyzikálních systémů je možno považovat za hladké variety. Časoprostor obecné teorie relativity je čtyřrozměrná varieta a v (dosud hypotetické) teorii strun je vesmír komplikovaná varieta dimenze nejméně 10. Variety obecně mohou mít netriviální topologii a nemusí být orientovatelné. Jedním z cílů globální analýzy je studium hladkých zobrazení mezi varietami. Hladká jsou ta zobrazení mezi dvěma varietami, která jsou přirozeným způsobem slučitelná s hladkými strukturami. Hladká struktura je jen technický prostředek k uplatnění matematické analýzy na varietě. V globální analýze se přednostně používají takové pojmy, které nezávisí na volbě mapy. Říkáme, že jsou invariantní vůči záměnám souřadnic nebo jen invariantní. Patří k nim zejména tečné vektory, vektorová pole a hladké formy. Velmi přehledně se na varietách formuluje integrální počet s využitím antisymetrických forem. 1. Mapy Lokálního ztotožnění prostorů M a R n se dosahuje prostřednictvím bijektivních zobrazení zvaných mapy Definice. Je-li M množina a n N přirozené číslo, pak n-rozměrná mapa na množině M je podmnožina U M spolu s bijektivním zobrazením x : U xu, jehož obraz xu je otevřená množina v R n. Taková mapa se značí (U, x). Číslo n se nazývá dimenze mapy. Požadavek otevřenosti množiny xu vychází z potřeby definovat hladké funkce, což má rozumný smysl právě na otevřených množinách. Připomeňme, že hladká funkce f : V R je funkce definovaná na otevřené množině V R n, která je spojitá a má spojité parciální derivace všech řádů Definice. Bud (U, x) mapa na M. Řekneme, že funkce f : M R je hladká vzhledem k mapě (U, x), je-li f x 1 xu : xu R hladká funkce. V obecném případě mapa (U, x) přiřazuje bodu a množiny U jednoznačně určenou n-tici reálných čísel (x 1 (a),..., x n (a)) R n. Čísla x i(a) se nazývají souřadnice bodu a U, funkce x i se nazývají souřadnicové funkce nebo též prostě souřadnice na U.
2 Namísto bijekcí x : U xu R n pochopitelně můžeme zadávat jejich inverze y = x 1 : V yv M, kde V je otevřená podmnožina v R n. Množina U se nazývá definiční obor mapy (U, x). Ve výjimečném případě, kdy U = M, se souřadnice nazývají globální, jinak jsou lokální. Zobrazení f x 1 xu z definice 1.2 je vlastně vyjádření funkce f v proměnných x 1,..., x n ; požaduje se, aby závislost f(x 1,..., x n ) byla hladká Příklady. (1) Triviálním příkladem mapy na množině R n je identické zobrazení id : R n R n. Jde o globální souřadnice. (2) Příklad lokálních souřadnic: Bud S 1 jednotková kružnice. Vyberme pevný bod a S 1 libovolně. Pro jiný bod u necht φ(u) označuje kladné reálné číslo rovné úhlové vzdálenosti bodu u od bodu a v kladném smyslu obíhání kružnice. Úhlová vzdálenost φ není jednoznačná funkce na S 1 : po jednom oběhu kružnice se její hodnota zvýší o 2π (a proto φ není globální souřadnice na S 1 ). Bud však U a = S 1 \ {a} S 1 množina vzniklá vynětím bodu a. Zobrazení φ Ua : U a φu a R je bijekce množiny U a na otevřený interval φu a = (0, 2π). Tudíž, (U a, φ) je 1-rozměrná mapa. Globální souřadnice na kružnici neexistují. (3) Funkce f : S 1 R je hladká vzhledem k mapě (U a, φ), je-li f(φ) hladká funkce úhlu φ všude na U a. Například cos φ je korektně definovaná funkce S 1 R (geometricky představuje průmět do osy x), která je hladká vzhledem k libovolné mapě (U a, φ) Příklady. (1) Jednotková sféra S 2 je množina bodů (x, y, z) R 3 splňujících x 2 + y 2 + z 2 = 1. Vložení ι : S 2 R 3, ι(x, y, z) = (x, y, z), nepředstavuje souřadnice, protože obraz ιu není otevřená množina v R 3 pro žádnou neprázdnou podmnožinu U S 2 (žádný bod z S 2 totiž nemá trojrozměrné okolí ležící celé v S 2 ). Nicméně, zobrazení ξ : S 2 R 2, ξ(x, y, z) = (x, y), poskytuje souřadnice, a to například na podmnožině U + zadané podmínkou z > 0 (severní otevřená polosféra), nebo na podmnožině U zadané podmínkou z < 0 (jižní otevřená polosféra). Obrazem obou polosfér je jeden a týž otevřený kruh ξu + = ξu = {(x, y) R 2 x 2 + y 2 < 1}. (2) Aproximujeme-li zemský povrch sférou, pak zeměpisná délka φ (západní délky opatříme znaménkem minus) a zeměpisná šířka θ (jižní šířky opatříme znaménkem minus) představují bijektivní zobrazení množiny U vzniklé vynětím 180tého poledníku včetně obou pólů, přičemž obrazem xu je kartézský součin otevřených intervalů ( π, π) a ( π/2, π/2), což je otevřená podmnožina v R 2. Souřadnice φ, θ se nazývají sférické souřadnice. Pro bod (x, y, z) S 2 se zeměpisnou výškou θ a zeměpisnou šířkou φ platí x = cos φ cos θ, y = sin φ cos θ, z = sin θ. (3) Stereografická projekce sféry může být definována jako středové promítání se středem v libovolném bodě sféry na libovolnou rovinu neprocházející středem promítání. Pro určitost můžeme střed promítání volit v severním pólu N = (0, 0, 1) a promítat na rovinu rovníku, kterou ztotožníme s R 2. Každý bod množiny U = S 2 \ {N} má bijektivně přiřazenu dvojici reálných čísel (x, y) R 2 a (U, (x, y)) je mapa. Existuje celá řada analogických kartografických zobrazení S 2 R 2, například rovnoběžné nebo středové promítání na rovinu nebo alespoň rozvinutelnou plochu (válec či kužel). Stereografická projekce mezi nimi vyniká tím, že pokrývá celou sféru kromě jediného bodu. 2
3 Případ sféry S 2 je typický: Existuje řada různých možností, jak zavést rozumné (sférické, stereografické, atd.) lokální souřadnice, ale žádný způsob, jak zavést globální souřadnice. Hladkost funkcí ve smyslu definice 1.2 je závislá na volbě mapy. Často však dokážeme množinu M celou pokrýt mapami tak, aby daná funkce f : M R byla hladká vzhledem ke všem zadaným mapám Příklad. Zeměpisná šířka θ : S 2 R. Ve sférických souřadnicích (2) je to přímo jedna ze souřadnicových funkcí. V souřadnicích (x, y) z (1) máme θ = arcsin z = ± arcsin 1 x 2 y 2, což je hladká funkce na obou polosférách Poznámka. Při volbě map se řídíme pragmatickými hledisky cílem je pokrýt množinu M mapami (U, x), které umožní zavést diferenciální počet funkcí relevantních pro právě řešenou úlohu. Můžeme se přitom řídit intuitivním pravidlem, podle něhož je dimenze n rovna počtu nezávislých spojitých parametrů, určujících obecný prvek množiny M. Příklady, které toto pravidlo potvrzují, naleznete všude v této kapitole. Existují příklady exotických map, které naopak pravidlu odporují Exotický příklad. Bud U přímka v rovině R 2 rovnoběžná s osou x. Její kolmé promítání na osu x představuje bijekci U R, tedy jednorozměrnou mapu. Různé přímky rovnoběžné s osou x se neprotínají a jejich sjednocení pokrývá celou rovinu. Diferenciální počet v takové rovině bude také jednorozměrný funkce je hladká vzhledem k takovému souboru map právě tehdy, když má všechny derivace k / x k, nemusí však mít derivaci / y. 2. Souhlasnost map a atlasy Díky souřadnicím můžeme při studiu funkcí definovaných na M uplatňovat nástroje matematické analýzy. Kupříkladu, funkce f : M R hladká vzhledem k mapě (U, x) má parciální derivace (f x 1 )/ x i. K tomu, abychom mohli studovat funkce definované na celé množině M, musíme množinu M pokrýt souborem (atlasem) překrývajících se map. Důležité je, aby v místech překryvů existovala transformace souřadnic, která by byla, pro potřeby analýzy, dostatečněkrát spojitě diferencovatelná. Připomeňme, že zobrazení F : U R n třídy C neboli hladké zobrazení je zobrazení, jehož komponenty F 1,..., F n jsou hladké funkce. Kompozice dvou hladkých zobrazení je hladké zobrazení. Nakonec, difeomorfismus je bijektivní hladké zobrazení takové, že zobrazení k němu inverzní je rovněž hladké Definice. Mapy (U, x) a (V, y) na množině M se nazývají souhlasné, platí-li 1. x(u V ) a y(u V ) jsou otevřené množiny v R n ; 2. y x 1 x(u V ) : x(u V ) y(u V ), jsou hladké bijekce. x y 1 y(u V ) : y(u V ) x(u V ) 3
4 Zobrazení y x 1 x(u V ) je transformace souřadnic na překrývajících se mapách. Pro nepřekrývající se mapy jsou obě podmínky triviálně splněny. Požadavek 2 můžeme zestručnit: Zobrazení y x 1 x(u V ) : x(u V ) y(u V ) musí být difeomorfismus Příklady. (1) Ukažme, že všechny mapy (U, φ) na jednotkové kružnici z příkladu 1.3(2) jsou souhlasné. Transformační vztah mezi dvěma různými mapami (U, x) a (U, x ) je lineární, potažmo hladké zobrazení x = x α, kde α je úhlová vzdálenost levých krajních bodů oblouků U a U. Inverzní zobrazení x = x +α je rovněž lineární, a tedy hladké. Obě jsou difeomorfismy. (2) Rovněž mapy na sféře z příkladů 1.4(1) a (2) jsou souhlasné. Formulemi x = cos φ cos θ, y = sin φ cos θ je dán transformační vztah od sférických souřadnic φ, θ k souřadnicím x, y v oblasti π < φ < π, 0 < θ < π/2 resp. v oblasti π < φ < π, π/2 < θ < 0. Opačná transformace je φ = arctg y x, θ = arcsin z = ± arcsin 1 x 2 y 2 ; znaménko volíme podle toho, zda se jedná o oblast U + nebo U (s vyjmutým poledníkem x = 0, y 0). (3) Rovněž mapa na sféře z příkladu 1.4(3) je souhlasná s mapou z příkladu 1.4(2). Přímka p spojující severní pól (0, 0, 1) R 3 s bodem (x, y, z) S 2 o souřadnicích x, y protíná rovinu rovníku v bodě (u, v, 0) R 3 o souřadnicích u, v tehdy a jen tehdy, když u ± = x y, v ± =, kde z ± = ± 1 x 2 y 2 1 z ± 1 z ± podle toho, zda promítaný bod leží na severní či jižní polokouli. Tím je dán transformační vztah od souřadnic x, y k souřadnicím u +, v + v oblasti 0 < x 2 + y 2 < 1 resp. k souřadnicím u, v v oblasti x 2 + y 2 < 1. Opačnou transformaci nalezněte jako cvičení. Cvičení. V astronomii se sférické souřadnice vázané k rovině rovníku nazývají rektascenze α (délka) a deklinace δ (šířka) a nabývají hodnot v intervalech 0 < α < 2π a π/2 < θ < π/2. Analogické souřadnice vázané k rovině ekliptiky, v níž obíhá Země kolem Slunce, budeme označovat α a δ. Rovina ekliptiky je určena úhlem sklonu ɛ k rovině rovníku a polohou jarního bodu Υ, což je jeden ze dvou průsečíků roviny ekliptiky a rovníku. Obě rektascenze se podle definice měří od jarního bodu, a proto α Υ = α Υ = 0. Je-li (x, y, z) S2 bod o rovníkové rektascenzi α a deklinaci δ, pak x = cos α cos δ, y = sin α cos δ, z = sin δ. Podobně, je-li (x, y, z ) S 2 bod o ekliptikálních souřadnicích α, δ, pak x = cos α cos δ, y = sin α cos δ, z = sin δ. Dokažte transformační vztahy tg α = tg α cos ɛ + tg δ sin ɛ, cos α sin δ = sin δ cos ɛ sin α cos δ sin ɛ. Hodnotu α v intervalu (0, 2π) je nutno vybírat tak, aby cos α a cos α měly stejné znaménko. Návod: Od bodu (x, y, z) k bodu (x, y, z ) přejdeme rotací o úhel ɛ kolem osy procházející jarním bodem: x = x, y = y cos ɛ + z sin ɛ, z = y sin ɛ + z cos ɛ. Cvičení. Relace souhlasnosti map je reflexivní a symetrická. Dokažte. 4
5 2.3. Příklad. Mapa (R, id) na přímce R je nesouhlasná s mapou (R, x), kde x(t) = t 3 (třetí mocnina). Zobrazení id x 1 : t t 1/3 není hladké v bodě nula. Přitom obě mapy jsou souhlasné s mapou (R +, id R+ ). Tento příklad ukazuje, že relace souhlasnosti není tranzitivní. Cvičení. Bud te (U, x), (V, y) souhlasné mapy na M. Necht je f funkce hladká vzhledem k mapě (U V, x). Pak je f hladká i vzhledem k mapě (U V, y). Dokažte Definice. Soubor U = {(U i, x i )} i I map na množině M se nazývá atlas, jestliže (a) množiny U i pokrývají množinu M, to jest, M = i I U i; (b) mapy (U i, x i ), (U j, x j ) jsou souhlasné pro každou dvojici indexů i, j. V příkladech 2.2 jsme zřejmě nalezli atlasy na kružnici S 1 a sféře S 2 (zde dokonce dva). Další příklady atlasů uvedeme níže Příklad. (1) Bud P 1,2 množina všech přímek v rovině R 2 (nenechte se zmást tím, že body množiny P 1,2 jsou přímky). V kartézských souřadnicích x, y má přímka, která není rovnoběžná s osou y, rovnici y = ax + b. Parametry a, b, jimiž mohou být libovolná reálná čísla, určují takovou přímku jednoznačně, to jest, existuje bijekce mezi množinou U všech přímek v rovině nerovnoběžných s osou y a množinou R 2 všech dvojic reálných čísel a, b. Obdrželi jsme mapu (U, (a, b)) na P 1,2. (2) Podobně má přímka, která není rovnoběžná s osou x, rovnici x = cy + d. Dostáváme další mapu (V, (c, d)) na P 1,2, která spolu s první mapou pokrývá P 1,2. Vskutku, doplněk P 1,2 \ (U V ) sestává z přímek rovnoběžných s oběma osami a je tedy prázdný. (3) Mapy (U, (a, b)) a (V, (c, d)) jsou souhlasné. Ověřme podmínky z definice Průnik U V obou map je tvořen přímkami nerovnoběžnými s žádnou osou, to jest přímkami splňujícími a 0, c 0. Obrazem průniku je v rámci mapy (U, (a, b)) množina {(a, b) R 2 a 0}, v rámci mapy (V, (c, d)) množina {(c, d) R 2 c 0}. Oba obrazy jsou otevřené množiny v R Najděme transformaci od souřadnic a, b k souřadnicím c, d. Rovnici y = ax+b převedeme na rovnici x = y/a b/a pokud a 0. Dostáváme transformaci c = 1 a, d = b a, což je difeomorfismus množiny {(a, b) R 2 a 0} na množinu {(c, d) R 2 c 0} (podrobně ověřte sami) Příklad. Bud podobně P 2,3 množina všech rovin v prostoru R 3. V kartézských souřadnicích x, y, z má rovina, která není rovnoběžná s osou z, rovnici z = ax + by + c. Parametry a, b, c opět určují takovou přímku jednoznačně, čímž vzniká bijekce mezi množinou U všech rovin v prostoru nerovnoběžných s osou z a množinou R 3 všech trojic reálných čísel a, b, c, vlastně mapa (U, (a, b, c)) na P 2,3. K pokrytí prostoru P 2,3 potřebujeme tři mapy, přičemž itá mapa sestává z rovin nerovnoběžných s itou osou. Dokažte souhlasnost map jako cvičení Příklady. (1) Uvažujme znovu o množině P 1,2 všech přímek v rovině R 2. Zvolme bod O = (x 0, y 0 ) R 2. Bud p přímka neprocházející bodem O, označme ξ(p) bod přímky p nejbližší bodu O (průsečík přímky p a kolmice spuštěné z bodu O). Korespondence mezi přímkami p a body ξ(p) je bijekce mezi množinou U přímek neprocházejících bodem O a otevřenou podmnožinou V = R 2 \ {O} roviny R 2. Dostáváme tak 2-rozměrnou mapu (U, ξ) na P 1,2. p ξ(p) = (x, y) O = (x 0, y 0) 5
6 K pokrytí P 1,2 potřebujeme tři mapy určené třemi body O 1, O 2, O 3 neležícími v jedné přímce. Jako cvičení dokažte jejich souhlasnost. (2) V prostoru R 3 můžeme analogicky zavést bijektivní korespondenci mezi rovinami neprocházejícími pevným bodem O a body různými od O. Dostáváme 3-rozměrnou mapu na P 2,3. K pokrytí P 2,3 potřebujeme čtyři mapy určené čtyřmi body O 1, O 2, O 3, O 4 neležícími v jedné rovině. Jako cvičení dokažte jejich souhlasnost Příklady. (1) Uvažujme znovu o množině P 1,2 všech přímek v rovině R 2. Zvolme pevně dvě rovnoběžné přímky q 1, q 2 a jejich bijektivní zobrazení ξ 1, ξ 2 na R. Bud U množina přímek p různoběžných s přímkami q 1, q 2. p Průsečíky p q 1 a p q 2 jednoznačně přímku p určují a čísla ξ 1 (p q 1 ), ξ 2 (p q 2 ) mohou sloužit jako souřadnice q 1 q 2 na množině U. Korespondence mezi přímkami p a dvojicemi x 1, x 2 je bijekce mezi množinou U přímek nerovnoběžných s přímkami l 1, l 2 a celou množinou R 2. Dostáváme tedy 2-rozměrnou mapu (U, ξ) na P 1,2. K pokrytí P 1,2 potřebujeme dvě mapy. Najděte druhou a jako cvičení dokažte jejich souhlasnost. (2) Bud P 1,3 množina všech přímek v prostoru R 3. Zvolme pevně dvě rovnoběžné roviny Σ 1, Σ 2 a bijektivní zobrazení ξ 1, ξ 2 každé z nich na R 2. Bud U množina přímek p, různoběžných s rovinami Σ 1, Σ 2. Průsečíky p Σ 1 a p Σ 2 jednoznačně přímku p určují a dvojice čísel ξ 1 (p Σ 1 ), ξ 2 (p Σ 2 ) mohou sloužit jako souřadnice na množině U. Korespondence mezi přímkami p a čtveřicemi x 1 1, x 2 1, x 1 2, x 2 2 je bijekce mezi množinou U přímek nerovnoběžných s rovinami Σ 1, Σ 2 a celou množinou R 4. Dostáváme tedy 4-rozměrnou mapu (U, (x 1 1, x 2 1, x 1 2, x 2 2)) na P 1,3. K pokrytí P 1,3 potřebujeme tři mapy. Najděte je a jako cvičení dokažte jejich souhlasnost Příklady. (1) Zvolme v rovině libovolnou kružnici k a označme M 2 množinu všech dvouprvkových podmnožin {x 1, x 2 } k, kde x 1 x 2. Budeme jim říkat dvojice bodů (nikoliv uspořádané). Každý z bodů dvojice je určen jednou úhlovou souřadnicí φ 1 resp. φ 2. Abychom získali bijekci s otevřenou podmnožinou v R 2, musíme přejít od neuspořádané dvojice {φ 1, φ 2 } k uspořádané dvojici. Dohodněme se, že souřadnice φ 1, φ 2 uspořádáme podle velikosti, to jest, množině {x 1, x 2 } přiřadíme dvojici φ 1, φ 2 jestliže φ 1 < φ 2 a dvojici φ 2, φ 1 v opačném případě. Počítáme-li úhlové vzdálenosti φ 1, φ 2 od pevně zvoleného bodu a k, získáme souřadnice na množině U a všech dvojic {x 1, x 2 }, pro něž a {x 1, x 2 }. Obrazem množiny U a je otevřená množina {(φ 1, φ 2 ) R 2 0 < φ 1 < φ 2 < 2π} R 2. Množinu M 2 pokryjeme třemi mapami U a, U b, U c, kde a, b, c jsou tři různé body kružnice k (dvě mapy U a, U b by nepokrývaly dvojici {a, b}). (2) Zvolme v rovině libovolnou kružnici k a označme M n množinu všech n-prvkových podmnožin {x 1,..., x n } k, kde body x i jsou po dvou různé. Budeme jim říkat ntice bodů (nikoliv uspořádané). Zvolíme-li bod a k, je každý z bodů x i určen jedinou souřadnicí φ i. Souřadnice opět pro jednoznačnost uspořádáme podle velikosti. Označme U a množinu všech ntic neobsahujících bod a, libovolné ntici z U a přiřad me ntici souřadnic φ 1,..., φ n uspořádanou podle velikosti. Obrazem množiny U a je otevřená množina {(φ 1,..., φ n ) R n 0 < φ 1 < < φ n < 2π}. K pokrytí M n potřebujeme n + 1 takových map (pouhých n map U a1,..., U an by nepokrývalo ntici {a 1,..., a n }). Nyní uvedeme další příklady, o kterých v dnešní době slyšela už i laická veřejnost. Konstruujeme je slepováním okrajů jistých uzavřených podmnožin v R n. Kromě 6
7 dalších významů obou symbolů, [a, b] označuje uzavřený interval s konci a, b a (a, b) označuje odpovídající otevřený interval Příklad. (1) Möbiův pás. Necht N je součin [ 1, 1] ( 1, 1). Necht M je faktorová množina N/ podle relace ekvivalence, ztotožňující body (1, y) a ( 1, y), y ( 1, 1). Möbiův pás si můžeme představit jako pás délky i šířky 2, jehož konce byly pootočeny o 180 a slepeny. Množinu M lze pokrýt dvěma mapami. Mapa U 1 M necht je součin ( 1, 1) ( 1, 1) spolu s vložením φ 1 : U 1 R 2 (zde a v následujícím vynecháváme symbol faktorizace, pokud se v uvažované oblasti žádné dva různé body neztotožňují). Mapa U 2 M necht je faktorový prostor (([ 1, 0) (0, 1]) ( 1, 1))/, který zobrazíme na otevřenou množinu ( 1, 1) ( 1, 1) pomocí zobrazení φ 2, které je na části [ 1, 0) ( 1, 1) zadáno předpisem (x, y) ( x 1, y) a na části (0, 1] ( 1, 1) předpisem (x, y) ( x + 1, y). Na průniku obou částí, což je množina (({ 1} ( 1, 1)) ({1} ( 1, 1)))/, se oba předpisy shodují, a proto je φ 2 spojité zobrazení. Dokažte souhlasnost těchto map jako cvičení. (2) Kleinova láhev. Necht N je válec, který je v cylindrických souřadnicích r, φ, z zadán rovnicemi r = 1 a 1 z 1. Necht M je faktorová množina N/ podle relace ekvivalence, ztotožňující body (1, φ, 1) a (1, φ, 1) (pořadí souřadnic je r, φ, z). Kleinovu láhev si můžeme představit jako dutý válec délky 2, jehož koncové kružnice jsou přilepeny jedna k druhé s opačnou orientací. (Kleinovu láhev nelze vložit jako podvarietu do R 3, ale lze ji vložit do R 4.) Podobně jako Möbiův pás, i Kleinovu láhev lze pokrýt dvěma mapami. Necht U 1 je podmnožina množiny M, která je v cylindrických souřadnicích r, φ, z vymezena nerovnostmi 1 2 < z < 1 2. Zobrazení x 1 : U 1 R 2, které je v polárních souřadnicích r, φ na R 2 zadáno formulemi r = 2 + z, φ = φ, je bijekce na otevřenou podmnožinu v R 2, a sice na mezikruží 3 2 < r < 5 2. Mapa U 2 M necht je faktorový prostor množiny určené podmínkami 0 < z 1 a 1 z < 0 (vzniklé z N vynětím kružnice z = 1) podle relace. Dokončete jako cvičení. Nesprávný výběr dimenze n map, narušující pravidlo uvedené v poznámce 1.6, se projeví narušením souhlasnosti. Zvolíme-li n příliš velké, nebude xu otevřená množina v R n, jak jsme viděli při pokusu o zavedení tří souřadnic na sféře S 2. Zvolíme-li naopak n příliš malé, nemusí být průniky x(u V ) a y(u V ) otevřené množiny Příklad. Uved me příklad dvou takových nesouhlasných map. Vyjdeme z příkladu 1.7. Bud M = R 2, U = {(u, v) M v = 0} (osa u) a V = {(u, v) M u = 0} (osa v). Bud x = id U : U R a y = id V : V R. Pak je U V = {(0, 0)} v R 2 a ani x(u V ) = {0}, ani y(u V ) = {0} nejsou otevřené množiny v R Definice. Řekneme, že funkce f : M R je hladká vzhledem k atlasu U = {(U i, x i )} i I map na množině M, je-li hladká vzhledem ke každé mapě (U i, x i ) Příklady. (1) Necht je v rovině R 2 zvoleno n bodů a 1,..., a n S 1. Je-li x bod pohybující se po jednotkové kružnici S 1, označme V (x) = n i=1 v(x, a i) součet vzdáleností od x k bodům a i ; vzdálenost necht je Eukleidovská, tedy v(x, y) = y x = ( i (yi x i ) 2) 1/2. Pak V je hladká funkce na S 1 vzhledem k atlasu z příkladu 1.3(2). Body kružnice, v nichž dv /dφ = 0, se nazývají stacionární. Představme si, že bod x je spojen s body a i pružinami stejné tuhosti, ale zanedbatelné délky (při nulovém zatížení); pak funkce V představuje energii tohoto fyzikálního systému. Stacionární body energie jsou body, v nichž je bod x v rovnováze (stabilní nebo nestabilní) Příklad. Necht je v rovině R 2 zvoleno n bodů z 1,..., z n. Je-li p přímka, označme 7
8 v(p) = n i=1 d(p, z i) 2 součet čtverců vzdáleností od přímky p k bodům z i. Ukažme, že v je hladká funkce na množině P 1,2 z příkladu 2.5. Vzdálenost bodu z = (x 0, y 0 ) od přímky y = ax + b se měří na přímce vedené bodem z kolmo k přímce p a je dána formulí d(p, z) = y 0 ax 0 b 1 + a 2. Dvojmoc d(p, z) 2 je hladká funkce proměnných a, b, a tudíž funkce v je hladká vzhledem k mapě (U, (a, b)); podobně se ověří hladkost vzhledem k mapě V. Stacionární body funkce V jsou řešením problému lineární regrese (nalezení přímky, která má od daných bodů minimální součet vzdáleností) Označení. Bud M množina s atlasem U. Množina všech funkcí f : M R, hladkých vzhledem k atlasu U, se značí C (M, U). 3. Souhlasné atlasy a hladké struktury Jak jsem viděli, na množině může existovat více než jeden atlas. Ve všech shora uvedených příkladech však různé atlasy vytvářejí stejné soubory hladkých funkcí C (M, U). Je tomu tak proto, že příslušné atlasy jsou souhlasné Definice. Bud U atlas na množině M. Mapa (U, x) na M souhlasná s každou mapou atlasu U se nazývá souhlasná s atlasem U Definice. Řekneme, že dva atlasy U = {(U i, x i )} i I a V = {(V j, y j )} j J jsou souhlasné, je-li každá mapa (U i, x i ) jednoho atlasu souhlasná s každou mapou (V j, y j ) druhého atlasu. Cvičení. (1) Dokažte, že mapa (U, x) je souhlasná s atlasem U právě tehdy, když je U {(U, x)} opět atlas. (2) Dokažte, že dva atlasy jsou souhlasné právě tehdy, když je jejich sjednocení opět atlas Tvrzení. Relace souhlasnosti atlasů je reflexivní, symetrická a tranzitivní. Důkaz. Reflexivita plyne z podmínky (b) z definice atlasu. Symetričnost plyne ze symetričnosti relace souhlasnosti map. Tranzitivita plyne z toho, že dvě mapy souhlasné s jedním a týmž atlasem jsou i vzájemně souhlasné, což je obsahem následujícího lemmatu Lemma. Bud te (U, x), (W, z) dvě mapy souhlasné s atlasem V = {(V j, y j )} j J. Pak jsou mapy (U, x), (W, z) souhlasné. Důkaz. Především ukažme, že x(u W ) je otevřená množina v xu. Protože {V i } i I je pokrytí a x je bijekce, můžeme psát ( x(u W ) = x U W ) ( ) V j = x U V j W j J j J = j J x(u V j W ), 8
9 kde každá z množin x(u V j W ) je otevřená podmnožina v otevřené podmnožině x(u V j ) xu. Vskutku, x(u V j W ) je obrazem otevřené množiny y j (U V j W ) = y j (U V j ) y j (V j W ) v y j (U V j ) při homeomorfismu (protože difeomorfismu) xyj 1 : y j (U V j ) x(u V j ). Analogicky se ukáže, že z(u W ) je otevřená podmnožina v zw. Fakt, že x z 1 z(u W ) : z(u W ) x(u W ) je diffeomorfismus pak plyne z toho, že pro každé j je x z 1 z(u Vj W ) = (x yj 1 yj (U V j W )) (y j z 1 z(u Vj W )) hladké zobrazení s hladkou inverzí z x 1 x(u Vj W ) = (z y 1 j yj (U V j W )) (y j x 1 x(u Vj W )) Definice. Maximální atlas je atlas, který obsahuje všechny mapy na množině M, které jsou s ním souhlasné Důsledek. Je-li V atlas, pak množina V všech map na množině M souhlasných s V je maximální atlas. Maximální atlas V z tvrzení 3.6 se nazývá hladká struktura určená atlasem V. Dva souhlasné atlasy U a V na množině M určují jednu a tutéž hladkou strukturu U = V na M, protože maximální atlas obsahující U obsahuje i V a naopak, načež U = U V = V. Nakonec tedy můžeme hladkou strukturu alternativně definovat jako třídu ekvivalence atlasů podle souhlasnosti. Každá třída {V i } i I souhlasných atlasů pak obsahuje právě jeden maximální atlas V i, stejný pro všechna i. Nyní se vrat me k otázce hladkosti Tvrzení. Bud U atlas na množině M, bud f : M R funkce hladká vzhledem k atlasu U. Pak je f hladká i vzhledem ke každé mapě souhlasné s atlasem U Důsledek. Bud f : M R funkce hladká vzhledem k atlasu U, pak je hladká i vzhledem k maximálnímu atlasu U Důsledek. Bud f : M R funkce hladká vzhledem k atlasu U, pak je hladká i vzhledem ke každému souhlasnému atlasu V. Jinak řečeno, pro souhlasné atlasy U, V platí C (M, U) = C (M, V). 4. Kartézský součin Jsou-li f 1 : P 1 Q 1 a f 2 : P 2 Q 2 zobrazení, pak zobrazení f 1 f 2 : P 1 P 2 Q 1 Q 2 definujeme předpisem ( p 1, p 2 ) ( f1 (p 1 ), f 2 (p 2 ) ). Nazývá se kartézský součin zobrazení f 1, f Tvrzení. (1) Bud M množina s m-rozměrnou hladkou strukturou zadanou atlasem U = {(U i, x i )} i I. Bud N množina s n-rozměrnou hladkou strukturou zadanou atlasem V = {(V j, y j )} j J. Označme W = {(W ij, z ij )} (i,j) I J, kde W ij = U i V j a 9
10 z ij = x i y j : U i V j R m R n = R m+n. Systém W je (m + n)-rozměrný atlas na množině M N. (2) Jsou-li U a U souhlasné atlasy na M a V a V souhlasné atlasy na N, pak jsou jim odpovídající atlasy W a W rovněž souhlasné. Důkaz. (1) Je třeba ověřit několik věcí. Zaprvé, každé zobrazení z ij : W ij R m+n je bijektivní na svůj obraz x i U i y j V j, což je součin dvou otevřených podmnožin, a tedy otevřená podmnožina v R m+n. Tudíž, prvky (W ij, z ij ) systému W jsou mapy. Zadruhé, M N = i I, j J W ij, tudíž mapy systému W pokrývají množinu M N. Zatřetí, každé dvě mapy (W i1 j 1, z i1 j 1 ) a (W i2 j 2, z i2 j 2 ) jsou souhlasné. Vskutku, jsou-li (U i1, x i1 ), (U i2, x i2 ) souhlasné mapy na M a (V j1, y j1 ), (V j2, y j2 ) souhlasné mapy na N, pak z i1 j 1 (W i1 j 1 W i2 j 2 ) = x i1 (U i1 j 1 U i2 j 2 ) y j1 (V i1 j 1 V i2 j 2 ). Dále, transformace souřadnic z i2 j 2 zi 1 1 j 1 = (x i2 y j2 ) (x i1 y j1 ) 1 = (x i2 x 1 i 1 ) (y j2 y j1 ) 1 je hladké zobrazení; podobné tvrzení pak platí i po záměně i 1 i 2 a j 1 j 2. Tudíž, W je atlas. (2) Podle již dokázané předchozí části (1) pro souhlasné mapy (U, x), (U, x ) na M a souhlasné mapy (V, y), (V, y ) na N platí, že kartézské součiny (U V, x y) a (U V, x y ) jsou souhlasné mapy na M N. Množina M N s hladkou strukturou popsaná v předchozím tvrzení se nazývá kartézský součin množin s hladkou strukturou. Jsou-li M, N variety, je i M N varieta (třída T 2 -prostorů se spočetnou bazí je uzavřená na konečné součiny) Příklad. Kartézský součin jednotkových kružnic se nazývá anuloid neboli torus a značí se T. Máme tedy T = S 1 S 1. 10
Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.
Přednáška 3, 19. října 2015 Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť X i = M i I je jeho pokrytí otevřenými
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
1 Topologie roviny a prostoru
1 Topologie roviny a prostoru 1.1 Základní pojmy množin Intervaly a okolí Intervaly v rovině nebo prostoru jsou obdélníky nebo hranoly se stranami rovnoběžnými s osami souřadnic. Podmnožiny intervalů se
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
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
2. přednáška 8. října 2007
2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 11. Lineární zobrazení V celé přednášce pojednáváme o vektorových prostorech nad
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní
KOMPLEXNÍ ČÍSLA A FUNKCE MNOŽINA KOMPLEXNÍCH ČÍSEL C. Alternativní popis komplexních čísel
KOMPLEXNÍ ČÍSLA A FUNKCE V předchozích částech byl důraz kladen na reálná čísla a na reálné funkce. Pokud se komplexní čísla vyskytovala, bylo to z hlediska kartézského součinu dvou reálných přímek, např.
1 Lineární prostory a podprostory
Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C
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
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
6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety
6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení
6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
Matematická analýza III.
1. - limita, spojitost Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Úvod Co bychom měli znát limity posloupností v R základní vlastnosti funkcí jedné proměnné (definiční obor, monotónnost, omezenost,... )
ZÁKLADNÍ ZOBRAZOVACÍ METODY
ZÁKLADNÍ ZOBRAZOVACÍ METODY Prostorové útvary zobrazujeme do roviny pomocí promítání, což je jisté zobrazení trojrozměrného prostoru (uvažujme rozšířený Eukleidovský prostor) do roviny, které je zadáno
Drsná matematika III 1. přednáška Funkce více proměnných: křivky, směrové derivace, diferenciál
Drsná matematika III 1. přednáška Funkce více proměnných: křivky, směrové derivace, diferenciál Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 16. 9. 2008 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Funkce a
10. Vektorové podprostory
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Definice. Bud V vektorový prostor nad polem P. Podmnožina U V se nazývá podprostor,
FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI
PŘEDNÁŠKA 3 FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI Pojem zobrazení a funkce Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Přiřadíme-li každému prvku x A právě jeden prvek y B, dostáváme množinu F uspořádaných dvojic
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
6.1 Vektorový prostor
6 Vektorový prostor, vektory Lineární závislost vektorů 6.1 Vektorový prostor Nechť je dán soubor nějakých prvků, v němž je dána jistá struktura vztahů mezi jednotlivými prvky nebo v němž jsou předepsána
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 14. Vlastní vektory Bud V vektorový prostor nad polem P. Lineární zobrazení f : V
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 2. Homomorfismy V souvislosti se strukturami se v moderní matematice studují i zobrazení,
ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)
TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.
TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA. PAVEL RŮŽIČKA 4.1. (Kvazi)kompaktnost a sub-báze. Buď (Q, ) uspořádaná množina. Řetězcem v Q budeme rozumět lineárně
Množiny, relace, zobrazení
Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,
Lineární algebra : Báze a dimenze
Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,
i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice
I. Funkce dvou a více reálných proměnných 1. Úvod Značení: V textu budeme používat označení: N pro množinu všech přirozených čísel; R pro množinu všech reálných čísel; R n pro množinu všech uspořádaných
Lineární algebra : Lineární prostor
Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární
10 Funkce více proměnných
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap. 10: Funkce více proměnných 16 10 Funkce více proměnných 10.1 Základní pojmy Definice. Eukleidovskou vzdáleností bodů x = (x 1,...,x n ), y = (y 1,...,y
Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory
Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy
OBECNOSTI KONVERGENCE V R N
FUNKCE VÍCE PROMĚNNÝCH V reálných situacích závisejí děje obvykle na více proměnných než jen na jedné (např. na teplotě i na tlaku), závislost na jedné proměnné je spíše výjimkou. OBECNOSTI Reálná funkce
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
18. První rozklad lineární transformace
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 18. První rozklad lineární transformace Úmluva. Vtéto přednášce V je vektorový prostor
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,
15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V.
Učební texty k přednášce ALGEBRAICKÉ STRUKTURY Michal Marvan, Matematický ústav Slezská univerzita v Opavě 15. Moduly Definice. Bud R okruh, bud M množina na níž jsou zadány binární operace + : M M M,
Občas se používá značení f x (x 0, y 0 ), resp. f y (x 0, y 0 ). Parciální derivace f. rovnoběžného s osou y a z:
PARCIÁLNÍ DERIVACE Jak derivovat reálné funkce více proměnných aby bylo možné tyto derivace použít podobně jako derivace funkcí jedné proměnné? Jestliže se okopíruje definice z jedné proměnné dostane se
Bakalářská matematika I
1. Funkce Diferenciální počet Mgr. Jaroslav Drobek, Ph. D. Katedra matematiky a deskriptivní geometrie Bakalářská matematika I Některé užitečné pojmy Kartézský součin podrobnosti Definice 1.1 Nechť A,
Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné
Přednáška 4 Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné V několika následujících přednáškách budeme studovat zobrazení jedné reálné proměnné f : X Y, kde X R a Y R k. Protože pro každé
Matematická analýza III.
3. Implicitní funkce Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 V této kapitole se seznámíme s dalším možným zadáním funkce jejím implicitním vyjádřením. Doplní tak nám již známé explicitní a parametrické
P ˇ REDNÁŠKA 3 FUNKCE
PŘEDNÁŠKA 3 FUNKCE 3.1 Pojem zobrazení a funkce 2 3 Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Přiřadíme-li každému prvku x A právě jeden prvek y B, dostáváme množinu F uspořádaných dvojic (x, y) A B,
Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace
RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
Matematická analýza 1
Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod
ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ
ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Analytická geometrie vyšetřuje geometrické objekty (body, přímky, kuželosečky apod.) analytickými metodami. Podle prostoru, ve kterém pracujeme, můžeme analytickou geometrii
1 Připomenutí vybraných pojmů
1 Připomenutí vybraných pojmů 1.1 Grupa Definice 1 ((Komutativní) grupa). Grupou (M, ) rozumíme množinu M spolu s operací na M, která má tyto vlastnosti: i) x, y M; x y M, Operace je neomezeně definovaná
Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.
Matice lineárních zobrazení [1] Připomenutí Zobrazení A : L 1 L 2 je lineární, když A( x + y ) = A( x ) + A( y ), A(α x ) = α A( x ). Což je ekvivalentní s principem superpozice: A(α 1 x 1 + + α n x n
2. kapitola: Euklidovské prostory
2. kapitola: Euklidovské prostory 2.1 Definice. Euklidovským n-rozměrným prostorem rozumíme neprázdnou množinu E n spolu s vektorovým prostorem V n a přiřazením, které každému bodu a z E n a každému vektoru
19. Druhý rozklad lineární transformace
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Úmluva. Všude P = C. Vpřednášce o vlastních vektorech jsme se seznámili s diagonalizovatelnými
x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.
1. Afinní podprostory 1.1. Motivace. Uvažujme R 3. Jeho všechny vektorové podprostory jsou počátek, přímky a roviny procházející počátkem a celé R 3. Chceme-li v R 3 dělat geometrii potřebujeme i jiné
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;
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
1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory.
1. přednáška 1. října 2007 Kapitola 1. Metrické prostory. Definice MP, izometrie. Metrický prostor je struktura formalizující jev vzdálenosti. Je to dvojice (M, d) složená z množiny M a funkce dvou proměnných
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 Relace, zobrazení, algebraické struktury Michal Botur Přednáška
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
Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce
Přednáška 11, 12. prosince 2014 Závěrem pasáže o spojitých funkcích zmíníme jejich podtřídu, lipschitzovské funkce, nazvané podle německého matematika Rudolfa Lipschitze (1832 1903). Fukce f : M R je lipschitzovská,
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
Elementární křivky a plochy
Příloha A Elementární křivky a plochy A.1 Analytický popis geometrických objektů Geometrické vlastnosti, které jsme dosud studovali, se týkaly především základních geometrických objektů bodů, přímek, rovin
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
Funkce a základní pojmy popisující jejich chování
a základní pojmy ující jejich chování Pro zobrazení z reálných čísel do reálných čísel se používá termín reálná funkce reálné proměnné. 511 f bude v této části znamenat zobrazení nějaké neprázdné podmnožiny
Jiří Cajthaml. ČVUT v Praze, katedra geomatiky. zimní semestr 2014/2015
Kartografie 1 - přednáška 1 Jiří Cajthaml ČVUT v Praze, katedra geomatiky zimní semestr 2014/2015 Úvod přednášky, cvičení, zápočty, zkoušky Jiří Cajthaml (přednášky, cvičení) potřebné znalosti: vzorce
Kapitola 1. Relace. podle definice podmnožinou každé množiny. 1 Neříkáme už ale, co to je objekt. V tom právě spočívá intuitivnost našeho přístupu.
Kapitola 1 Relace Úvodní kapitola je věnována důležitému pojmu relace. Protože relace popisují vztahy mezi prvky množin a navíc jsou samy množinami, bude vhodné množiny nejprve krátce připomenout. 1.1
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,
Derivace funkce. Přednáška MATEMATIKA č Jiří Neubauer
Přednáška MATEMATIKA č. 9-11 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Šotová, J., Doudová, L. Diferenciální počet funkcí jedné proměnné Motivační příklady
3.2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE ROVINY
3.2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE ROVINY V této kapitole se dozvíte: jak popsat rovinu v třídimenzionálním prostoru; jak analyzovat vzájemnou polohu bodu a roviny včetně jejich vzdálenosti; jak analyzovat vzájemnou
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,
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení
Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...
Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -
Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme
Skalární součin axiomatická definice odvození velikosti vektorů a úhlu mezi vektory geometrická interpretace ortogonalita vlastnosti ortonormálních bázi [1] Definice skalárního součinu Necht L je lineární
Požadavky ke zkoušce
Požadavky ke zkoušce Zkouška z předmětu MATEMATIKA 2 má dvě části Písemná část: Písemná část se ještě dále rozděluje na praktickou část písemku a teoretickou část test. Písemka trvá 90 minut a je v ní
Obr. 4 Změna deklinace a vzdálenosti Země od Slunce v průběhu roku
4 ZÁKLADY SFÉRICKÉ ASTRONOMIE K posouzení proslunění budovy nebo oslunění pozemku je vždy nutné stanovit polohu slunce na obloze. K tomu slouží vztahy sférické astronomie slunce. Pro sledování změn slunečního
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
Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.
KŘIVKY Křivka = dráha pohybujícího se bodu = = množina nekonečného počtu bodů, které závisí na parametru (čase). Proto můžeme křivku také nazvat jednoparametrickou množinou bodů. Zavedeme-li souřadnicový
Limita a spojitost funkce
Přednáška 5 Limita a spojitost funkce V této přednášce se konečně dostaneme k diferenciálnímu počtu funkce jedné reálné proměnné. Diferenciální počet se v podstatě zabývá lokálním chováním funkce v daném
1 Analytická geometrie
1 Analytická geometrie 11 Přímky Necht A E 3 a v R 3 je nenulový Pak p = A + v = {X E 3 X = A + tv, t R}, je přímka procházející bodem A se směrovým vektorem v Rovnici X = A + tv, t R, říkáme bodová rovnice
Shodná zobrazení. bodu B ležet na na zobrazené množině b. Proto otočíme kružnici b kolem
Shodná zobrazení Otočení Příklad 1. Jsou dány tři různé soustředné kružnice a, b a c. Sestrojte rovnostranný trojúhelník ABC tak, aby A ležel na a, B ležel na b a C ležel na c. Řešení. Zvolíme vrchol A
Sférická trigonometrie v matematické geografii a astronomii
Sférická trigonometrie v matematické geografii a astronomii Mgr. Hana Lakomá, Ph.D., Mgr. Veronika Douchová 00 Tento učební materiál vznikl v rámci grantu FRVŠ F1 066. 1 Základní pojmy sférické trigonometrie
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.
Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.
Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a
REKONSTRUKCE ASTROLÁBU POMOCÍ STEREOGRAFICKÉ PROJEKCE
REKONTRUKCE ATROLÁBU POMOCÍ TEREOGRAFICKÉ PROJEKCE Václav Jára 1 1 tereografická projekce a její vlastnosti tereografická projekce kulové plochy je středové promítání z bodu této kulové plochy do tečné
Přijímací zkouška - matematika
Přijímací zkouška - matematika Jméno a příjmení pište do okénka Číslo přihlášky Číslo zadání 1 Grafy 1 Pro který z následujících problémů není znám žádný algoritmus s polynomiální časovou složitostí? Problém,
(FAPPZ) Petr Gurka aktualizováno 12. října Přehled některých elementárních funkcí
1. Reálná funkce reálné proměnné, derivování (FAPPZ) Petr Gurka aktualizováno 12. října 2011 Obsah 1 Přehled některých elementárních funkcí 1 1.1 Polynomické funkce.......................... 1 1.2 Racionální
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI
PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému
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
Báze a dimenze vektorových prostorů
Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň
1 Množiny, výroky a číselné obory
1 Množiny, výroky a číselné obory 1.1 Množiny a množinové operace Množinou rozumíme každé shrnutí určitých a navzájem různých objektů (které nazýváme prvky) do jediného celku. Definice. Dvě množiny jsou
verze 1.3 kde ρ(, ) je vzdálenost dvou bodů v R r. Redukovaným ε-ovým okolím nazveme ε-ové okolí bodu x 0 mimo tohoto bodu, tedy množinu
Úvod Diferenciální počet více proměnných verze.3 Následující text popisuje základy diferenciálního počtu více proměnných. Měl by sloužit především studentům předmětu MATEMAT na Univerzitě Hradec Králové
7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy
, základní pojmy POJEM FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Reálná funkce f jedné reálné proměnné je funkce (zobrazení) f: X Y, kde X, Y R. Jde o zvláštní případ obecného pojmu funkce definovaného v přednášce. Poznámka:
analytické geometrie v prostoru s počátkem 18. stol.
4.. Funkce více proměnných, definice, vlastnosti Funkce více proměnných Funkce více proměnných se v matematice začal používat v rámci rozvoje analtické geometrie v prostoru s počátkem 8. stol. I v sami
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 1. přednáška 22.9.2016 Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 19 Organizační pokyny přednášející:
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)
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
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
9.1 Definice a rovnice kuželoseček
9. Kuželosečky a kvadriky 9.1 Definice a rovnice kuželoseček Kuželosečka - řez na kruhovém kuželi, množina bodů splňujících kvadratickou rovnici ve dvou proměnných. Elipsa parametricky: X(t) = (a cos t,
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:
NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5
NAIVNÍ TEORIE MNOŽIN, okruh č. 5 Definování množiny a jejích prvků Množina je souhrn nějakých věcí. Patří-li věc do množiny X, říkáme, že v ní leží, že je jejím prvkem nebo že množina X tuto věc obsahuje.
Další plochy technické praxe
Další plochy technické praxe Dosud studované plochy mají široké využití jak ve stavební tak ve strojnické praxi. Studovali jsme možnosti jejich konstrukcí, vlastností i využití v praxi. Kromě těchto ploch
(0, y) 1.3. Základní pojmy a graf funkce. Nyní se již budeme zabývat pouze reálnými funkcemi reálné proměnné a proto budeme zobrazení
.. Výklad Nní se již budeme zabývat pouze reálnými funkcemi reálné proměnné a proto budeme zobrazení M R, kde M R nazývat stručně funkce. Zopakujeme, že funkce je každé zobrazení f : M R, M R, které každému
Matematická analýza pro informatiky I.
Matematická analýza pro informatiky I. 1. přednáška Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 14. února 2011 Jan Tomeček, tomecek@inf.upol.cz
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost