Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd. Katedra matematiky
|
|
- Jindřich Němeček
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky Bakalářská práce Vlastní čísla a poloviční vlastní čísla diferenciálních a diferenčních operátoru druhého řadu Plzeň, 26 Kateryna Fedchenko
2 Prohlášení Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci vypracovala samostatně a výhradně s použitím odborné literatury a pramenů, jejichž úplný seznam je její součástí. V Plzni dne Kateryna Fedchenko I
3 Poděkování Nejprve děkuji Ing. Petru Nečesalu, Ph.D. za cenné rady, věcné připomínky a vstřícnost při konzultacích a vypracování bakalářské práce, trpělivost a věnovaný čas. Dále bych chtěla poděkovat Ing. Milanu Becvařu za pomoc při korekturách gramatiky práce. Moje velké poděkování patří také mé milované rodině. II
4 Abstrakt Tato bakalářská práce je zaměřena na studium vlastních čísel, Fučíkovo vlastních čísel a polovičních vlastních čísel obyčejných diferenciálních operátorů druhého řádu. Nejprve najdeme analytické předpisy bodového spektra a Fučíkovo spektra vybraných samoadjungovaného a nesamoadjungovaného operátorů. Na příkladu operátoru Dirichleta popíšeme pojem polovičních vlastních čísel a jejich vztah k Fučíkovo vlastním číslům. Potom aproximujeme popsané bodové spektra spektry odpovídajících diferenčních operátorů a porovnáme je. Pomoci integrované funkce bvp4c programu MATLAB provedeme numerickou konstrukci Fučíkovo spektra vybraných operátorů. Klíčová slova: vlastních čísla, Fučíkovo spektrum, poloviční vlastní čísla, samoadjungovaný operátor, nesamoadjungovaný operátor. Abstract This bachelor thesis is focused on the research of eigenvalues, Fučíik eigenvalues and half eigenvalues of ordinary differential operators of the second order. First, we will find analytical regulations of the point spectrum and the Fučík spectrum of the selected self-adjoint and nonself-adjoint operators. In the example of the Dirichlet operator, we will describe the concept of half-eigenvalues and their relationship to Fučík eigenvalues. Then we will approximate described point spectrums to corresponding difference operators spectrums and compare them. Using the integrated MATHLAB function bvp4c, we will perform the numeric construction of the Fučík spectrum of the selected operators. Keywords: eigenvalues, the Fučík spectrum, half-eigenvalues, the self-adjoint operator, the non self-adjoint operator. III
5 Obsah Teoretické podklady. Existence a jednoznačnost řešeni počáteční úlohy Samoadjungované a nesamoadjungované operátory Diferenciální operátory 4 2. Vlastní čísla a vlastní funkce Spektrum samoadjungovaného operátoru Spektrum nesamoadjungovaného operátoru Fučíkovo spektrum Fučíkovo spektrum samoadjungovaného operátoru Fučíkovo spektrum nesamoadjungovaného operátoru Poloviční vlastní čísla Poloviční vlastni čísla samoadjungovaného operátoru Diskretizace diferenciálních operátorů Vlastní čísla diferenčních operátorů Diferenční operátor odpovídající samoadjungovanému operátoru Diferenční operátor odpovídající nesamoadjungovanému operátoru Fučíkovo spektrum diferenčních operátorů Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru A Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru  Numericky výpočet Fučíkovo spektra pomoci funkce bvp4c Fučíkovo spektrum samoadjungovaného operátoru Fučíkovo spektrum nesamoadjungovaného operátoru A Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru A 42 B Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru  46 IV
6 Úvod Prace je rozdělena do třech kapitol. V první kapitole zadefinujeme pojmy samoadjungovaného a nesamoadjungovaného operátoru, zavedeme operátory s kterýma budeme dále pracovat. Druhá kapitola je věnovaná studování vlastních čísel a Fučíkovo vlastních čísel vybraných diferenciálních operátorů. Uvedeme poměrně málo studovaný pojem polovičního vlastního čísla na příkladu operátoru Dirichleta a ukážeme jeho přímou závislost na pojmu Fučíkovo vlastního čísla. Ve třetí kapitole provedeme diskretizace výše popsaných diferenciálních operátorů. Pro tyto diferenční operátory najdeme jejich vlastní čísla a Fučíkovo vlastní čísla. Pomoci integrované funkce programu MATLAB navrhneme algoritmus numerické aproximaci Fučíkovo vlastních čísel uvažovaných operátorů.
7 Kapitola Teoretické podklady. Existence a jednoznačnost řešeni počáteční úlohy Necht máme počáteční úlohu v maticovém tvaru: { u = f(x, u), u(x ) = u. (.) Ukážeme kdy pro úlohu (.) existuje jednoznačné řešení. Věta. (Picardová věta o existenci a jednoznačnosti řešení počáteční úlohy). [viz [5] ] Uvažujme počáteční úlohu (.) a předpokládáme, že funkce f je definována v oblasti D R 2 a G = {(x, u) : u u k b} D (kde x k = ( x k + x 2 k x n k ) k, x = [x, x 2,...x n ] T, k, n N). Necht platí podmínky:. f C(G) ; 2. funkce f splňuje Lipschitzovou podmínku vzhledem k u na G ze konstantou N. Potom pro h = min{a, b }, M = max M G řešení u úlohy (.). Důkaz. Důkaz je uveden v [5, str.79], s poznámkou 3.6 str.8. f k, na intervalu [x h, x + h] existuje pravě jedno.2 Samoadjungované a nesamoadjungované operátory Definice.. Budiž A : L 2 (a, b) L 2 (a, b) lineární operátor, jehož definiční obor D(A) je hustý v L 2 (a, b). Označme D(A ) množinu všech těch prvků u L 2 (a, b), k nimž existuje prvek w L 2 (a, b) tak, že pro všechna v D(A) platí (u, Av) = (w, v). (.2)
8 Pro každé u D(A ) pak píšeme w = A u, (.3) a operátor A : L 2 (a, b) L 2 (a, b), přiřazující prvku u D(A ) L 2 (a, b) prvek w L 2 (a, b) předpisem (.2), nazýváme operátorem adjungovaným k A. [2] Definice.2. Operátor A je symetrický, platí-li pro všechny prvky u, v D(A) rovnost (Au, v) = (u, Av). (.4) [2] Definice.3. Lineární operátor A : L 2 (, π) L 2 (, π), definovaný na husté množině D(A) L 2 (, π), se nazývá samoadjungovaný, je-li symetrický a platí-li D(A) = D(A ), tj. je-li A = A. [2] Definujme diferenciální operátor druhého řádu L D : D(L D ) L 2 (, π) L 2 (, π): L D u := u, D(L D ) := {u C 2 (, π) C [, π] : u() =, u(π) = }. (.5) a diferenciální operátor druhého řádu L N : D(L N ) L 2 (, π) L 2 (, π): L N u := u, D(L N ) := {u C 2 (, π) C [, π] : u () =, u() = 2u(π) = }. (.6) Tvrzení.2. Operátor L D je samoadjungovaný. Důkaz. Dokážeme, že L D je symetricky podle definice.3 : π (L D u, v) = π u (x)v(x) dx = [u (π)v(π) u ()v()]+[u(π)v (π) u()v ()] u(x)v (x) dx. Protože u, v D(L D ) tak u() = u(π) = a v() = v(π) =, a tehdy π (L D u, v) = u (x)v(x) dx = + π u(x)v (x) dx = (u, L D v). Tvrzení.3. Operátor L N není samoadjungovaný. Důkaz. Předpokládejme, že L N je samoadjungovaný operátor. Pak pro libovolné u, v D(L N ) platí rovnost (.4). Použijeme dvakrát per-partes a dostaneme: π (L N u, v) = π u (x)v(x) dx = [u (π)v(π) u ()v()]+[u(π)v (π) u()v ()] 2 u(x)v (x) dx.
9 Protože u, v D(L N ) tak u () =, u() = 2u(π) a v () =, v() = 2v(π), a tehdy π (L N u, v) = u (x)v(x) dx = u (π)v(π) + u(π)v (π) π u(x)v (x) dx = = u (π)v(π) + u(π)v (π) + (u, L N v). Vidime, že symetricky operátor není. Tedy operátor L N je nesamoadjungovaný. Tvrzení.4. Operátor L N : D(L N ) L 2 (, π) L 2 (, π): L N u := u, D(L N ) := {u C 2 (, π) C [, π] : u(π) =, 2u () = u (π)} je adjungovaný operátor k operátoru L N. Důkaz. Pro libovolné u D(L N ) a v D(L N ): π (L N u, v) = π u (x)v(x) dx = [u (π)v(π) u ()v()]+[u(π)v (π) u()v ()] u(x)v (x) dx. Protože u D(L N ), v D(L N ) tak u () =, u() = 2u(π) a v() =, 2v () = v (π), a tedy π (L N u, v) = π u (x)v(x) dx = u(x)v (x) dx = (u, L N v). Potom z definice. L N je adjungovaný k L N. 3
10 Kapitola 2 Diferenciální operátory 2. Vlastní čísla a vlastní funkce 2.. Spektrum samoadjungovaného operátoru V této kapitole popíšeme vlastní čísla samoadjungovaného operátoru (3.3). Budeme uvažovat operátorovou rovnicí L D u = λu které odpovídá okrajová úloha tvaru: { u + λu =, x (, π), u() =, u(π) =, (2.) kde λ R. Řešením úlohy budeme nazývat takovou funkce u(x) C 2 (, π), která splňuje diferenciální rovnice úlohy na daném intervalu a vyhovuje okrajovým podmínkám teto úlohy. Definice 2.. Parametr λ při kterém úloha (2.) ma netriviální řešeni u(x) nazveme vlastním číslem operátoru L D a příslušnou funkce u(x) (a její nenulové násobky) nazveme vlastní funkce operátoru L D odpovídající vlastnímu číslu λ. Množinu všech vlastních čísel operátoru L D Λ := {λ R : úloha má netrivialni reseni} nazveme bodovým spektrem tohoto operátoru. Tvrzení 2.. Bodový spektrum operátoru L D je množina Λ = {λ = k 2, k N}. Každému vlastnímu číslu λ = k 2 odpovídá vlastni funkce u(x) = c sin kx, c R, k N. Důkaz. Charakteristická rovnice úlohy (2.) ma tvar k 2 + λ =. Prošetříme pak 3 možných varianty parametru λ.. Položíme λ =. Tedy charakteristická rovnice má 2-násobné kořeny k =, k 2 = a obecný tvar řešení u(x) = c + c 2 x, kde c, c 2 R jsou libovolné konstanty. Aby zjistit hodnoty c a 4
11 λ =, u=sin(x) λ = 4, u=sin(2x) λ = 9, u=sin(3x) λ = 6, u=sin(4x) pi /2 pi x pi/2 pi x pi/2 pi x pi/2 pi x Obrázek 2.: První vlastní funkce Dirichletové úlohy. c 2 dosadíme toto řešení do okrajových podmínek úlohy (2.) a dostaneme soustavu rovnic: { c + c 2 =, c + c 2 π =, (2.2) odkud je zřejmě, že c = a c 2 =, a tehdy úloha (2.) má triviální řešení. Což znamená, že λ = není vlastní číslo operátoru L D. 2. Položíme λ <. Dostaneme z obecného tvaru řešení u(x) = c e λx + c 2 e λx, c, c 2 R a okrajových podmínek úlohy (2.) soustavu rovnic pro neznámé c a c 2 : { c + c 2 =, c e λπ + c 2 e λπ =, (2.3) Z první rovnici platí vztah c 2 = c, použijeme jeho v druhé rovnici a dostaneme c (e λπ e λπ ) =. Taková rovnice platí jen pro e λπ =, tj. pro λ =, tím pádem pro náš předpoklad λ < řešení neexistuje. 3. Položíme λ >. Tehdy charakteristický polynom ma za kořeny dva sdružených komplexních čísla k = λi a k 2 = λi a obecný tvar řešení je u(x) = c sin λx+c 2 cos λx, c, c 2 R. Dosadíme jeho do okrajových podmínek a budeme řešit soustavu rovnic: { c + c 2 =, c sin λπ + c 2 cos λπ =, (2.4) Řešením přijdeme na to, že c 2 =. Potom aby soustava měla netriviální řešení má platit c a sin λπ =, tj. λ = k 2, k N, a vlastní funkce je u(x) = c sin kx, c R. c = ). Na obrázku 2. ukážeme jak vypadají první 4 vlastní funkce Dirichletové úlohy (položíme 5
12 2..2 Spektrum nesamoadjungovaného operátoru Nyní najdeme vlastní čísla a vlastní funkce vybraného nesamoadjungovaného operátoru. Pracovat budeme s okrajovou úlohou { u + λu =, x (, π), u() = 2u(π), u () =, (2.5) λ R, odpovídající operátorové rovnici L N u = λu. Tvrzení 2.2. Bodový spektrum nesamoadjungovaného operátoru L N je množina Λ N taková, že Λ N = Λ N Λ N 2, kde Λ N = {λ : λ = ( 3 + 2k)2 }, Λ N 2 = {λ : λ = ( k)2 }, k N. Vlastní funkce odpovídající množině Λ N máji tvar u(x) = C cos 6k + x 3 a množině Λ N 2 C R. u(x) = C cos 6k + 5 x, 3 Důkaz. Jako v předchozí kapitole zanalyzujeme 3 možné varianty parametru λ.. Položíme λ =. Obecný tvar řešení je dán funkcí u(x) = c + c 2 x. Z tvaru okrajových podmínek úlohy(2.5) vidíme, že budeme potřebovat ještě první derivace u (x) = c 2, c 2 R. Dosadíme do okrajových podmínek a dostaneme soustavu rovnic: { c = 2c + 2c 2 π, c 2 =, (2.6) odkud je zřejmé, že c = a c 2 =, a tehdy úloha (2.5) ma triviální řešení tj. λ = není vlastní číslo operátoru L N. 2. Položíme λ <. Obecný tvar řešeni u(x) = c e λx + c 2 e λx, c, c 2 R a jeho první derivace u (x) = λc e λx + λc 2 e λx, c, c 2 R spolu s okrajovými podmínkami úlohy (2.5) vedou na soustavu rovnic pro neznáme c a c 2 : { c + c 2 = 2c e λπ + 2c 2 e λπ, λc + λc 2 =, (2.7) 6
13 Z druhé rovnice c = c 2 a potom první rovnice 2c = 2c e λπ + 2c e λπ e λπ + e λπ = e λπ e 2 λπ e λπ + =. Poslední rovnici převodem na řešení kvadratické rovnice dostaneme výsledek, že řešení neexistuje a λ < není vlastní číslo operátoru L N. 3. Položíme λ >. Pak charakteristický polynom má za kořeny dvě sdružené komplexní čísla a obecný tvar řešení je dán funkcí u(x) = c sin λx + c 2 cos λx, c, c 2 R, u (x) = λc cos λx + c 2 λ sin λx, c, c 2 R. Dosadíme do okrajových podmínek a budeme řešit soustavu rovnic: { 2c sin λπ + 2c 2 cos λπ = c 2, λc =, (2.8) Protože náš předpoklad je λ > tak z druhé rovnice plyne, že c =, tím z první rovnici dostaneme cos λπ = 2.Taková rovnice platí pro λ = ( 3 + 2k)2 a λ = ( k)2 k N. Vlastní funkce má tvar souhlasně u(x) = C cos 6k+ 3 x a u(x) = C cos 6k+5 3 x, C R. V tabulce 2. a na obrázku 2.2 ukážeme jak vypadají vlastní funkce nesamoadjungovaného operátoru pro k =, k = a k = 2 (položíme C = ). Tabulka 2.: Tabulka vlastních čísel a vlastních funkcí nesamoadjungovaného operátoru pro k =,k = a k = 2. Λ N u Λ N 2 u k= cos x 25 cos 5x k= 9 cos 7x 3 69 k=2 cos 3x 9 3 cos x cos 7x Fučíkovo spektrum 2.2. Fučíkovo spektrum samoadjungovaného operátoru Uvažujme okrajovou úlohu: kde { u + u + βu =, x (, π), u() =, u(π) =, 7 (2.9)
14 λ = /9, u=cos(x/3) λ = 25/9, u=cos(5x/3) λ = 49/9, u=cos(7x/3) pi/2 pi x λ = 2/9, u=cos(x/3) pi/2 pi x λ = 69/9, u=cos(3x/3) pi/2 pi x λ = 289/9, u=cos(7x/3) pi/2 pi x pi/2 pi x pi/2 pi x Obrázek 2.2: Vlastní funkce nesamoadjungovaného operátoru odpovídající λ =, λ = 25,λ = 49, λ = 2 69,λ =, λ = u 2.5 u + 2 u pi/2 pi x.5 pi/2 pi x pi/2 pi x Obrázek 2.3: Příklad konstrukce u + a u. { u + = u + u(x) pro u(x) >, (x) = pro u(x), { u = u u(x) pro u(x) <, (x) = pro u(x), (2.), β R. [3] Příklad konstrukce funkcí u + a u z funkce u je uveden na obrázku 2.3 Z (2.) pro funkce u + a u platí: u = u + u, (2.) u = u + + u. (2.2) 8
15 Řešením úlohy (2.9) budeme nazývat funkci u C 2 (, π) C ([, π]), která řeší diferenciální rovnici úlohy na intervalu (, π) a splňuje dané okrajové podmínky úlohy. Poznámka. Úloha (2.9) odpovídá operátorové rovnicí L D u = u + βu (2.3) a tedy vlastní čísla a vlastní funkce které řeší úlohu (2.9) jsou bodovým spektrem a vlastními funkcemi operátoru L D. Definice 2.2. Dvojici čísel (, β) nazveme Fučíkovým vlastním číslem operátoru L D pokud existuje taková funkce u, která je netriviálním řešením úlohy (2.9). Taková funkce u (a každý její kladný násobek) se nazývá Fučíkova vlastní funkce odpovídající Fučíkovu vlastnímu číslu (, β). Množinu všech Fučíkových vlastních čísel operátoru L D značíme Σ : Σ := {(, β) R 2 : úloha(2.9) má netriviální řešení} (2.4) Množinu Σ nazveme Fučíkovým bodovým spektrem operátoru L D. Konstrukce řešení Najdeme všechny dvojice (, β), pro které existuje netriviální řešení úlohy (2.9) u.. Prozkoumáme případ, kdy vlastní funkce u nemá žádný nulový bod na intervalu (, π) (označíme ji u ), což znamená, že bud je na celém intervalu (, π) kladná u (x) >, nebo záporná u (x) <. Necht u (x) > pro x (, π), pak u + = u, a u =. Potom diferenciální rovnice úlohy (2.9) nabude tvaru což můžeme zapsat u + u + β =, (2.5) u + u =. (2.6) Viz (2..) řešením okrajové úlohy s diferenciální rovnici (2.6) a okrajovými podmínkami u () =, u (π) = bude funkce u = C sin( x), C R (je libovolná konstanta), odpovídající = k 2,k N. Ale našemu předpokladu u (x) > pro x (, π) vyhovuje jen řešení u = C sin(x), C > odpovídající =. Z rovnice (2.5) vyplývá,že β při tom lze volit libovolně. Potom Fučíkovo vlastní čísla, odpovídající kladnému řešení u = C sin(x) mají tvar (, β) = (, c), c R. 9
16 u u = u pi/2 pi pi/2 pi u + = u u = u + pi/2 pi pi/2 pi Obrázek 2.4: Vztahy mezi ũ a u. Poznámka. Bez ujmu na obecnost při hledáni řešení i dále budeme předpokládat, že každá hledána vlastní funkce u(x) se začíná s kladné půlvlny. Prozkoumáme případ kdy řešení úlohy (2.9) začíná se s záporné půlvlny. Označíme takovou funkci ũ(x) = u(x). Na obrázku 2.4 pro lepší představu zobrazíme funkce ũ(x) a odpovídající jim funkce (2.). Zřejmě platí u + = ũ a u = ũ +. Tedy zapíšeme diferenciální rovnice úlohy (2.9) takto: ũ + ũ βũ + =, a po upravě dostaneme { ũ + βũ + ũ =, ũ() =, ũ(π) =, (2.7) Vidíme, že úloha (2.7) je ekvivalentní úloze (2.9), jen že se ve výsledcích prohodí a β. Takže pokud (, β) je Fučíkovo vlastni číslo, pak taky i (β, ). 2. Ted budeme uvažovat případ, kdy vlastní funkce u (označíme ji u 2 ) má právě jeden nulový bod x = τ na intervalu (, π). Tedy u(τ) =, τ (, π). Předpokládejme, že u 2 (x) > pro x (, τ) a u 2 (x) < pro x (τ, π). Příklad konstrukce funkce u 2 je uvedeno na obrázku 2.5 Pak můžeme úlohu (2.9) rozdělit na 2 úlohy:
17 2 u 2 τ π/2 π x pi/2 pi Obrázek 2.5: Příklad konstrukce funkce u 2. { u 2 + u + 2 β =, x (, τ) u 2 () =, u 2 (τ) =, (2.8) a { u 2 + βu 2 =, x (τ, π) u 2 (τ) =, u 2 (π) =. (2.9) Poněvadž u + 2 = u 2 na (, τ) diferenciální rovnici úlohy (2.8) můžeme zapsat ve tvaru u 2 + u 2 =. Obecný tvar řešení takové diferenciální rovnice je dán vzorcem u 2 = c sin( x) + c 2 cos( x), c, c 2 jsou libovolné konstanty (viz předchozí kapitola). Dosazením tohoto řešení do okrajových podmínek úlohy (2.8) dostaneme systém rovnic: { c 2 =, c sin( τ) =, (2.2) kde c, c 2 jsou neznáme, a, τ - parametry. Aby u 2 bylo netriviálním řešením úlohy (2.8) potřebujeme c, proto sin( τ) =. Tedy τ = celém uvažovaném intervalu volíme k =. Takže τ = π k, k N. Protože u 2 je kladná na π, (2.2) u 2 = c sin( x), c R. (2.22) Nyní prošetříme úlohu (2.9). Na (τ, π) u 2 = u 2,proto diferenciální rovnice úlohy (2.9) nabude tvaru u 2+βu 2 = a jejím obecným řešením je funkce u 2 = c sin( βx)+c 2 cos( βx),
18 c, c 2 R (jako v předchozí úloze (2.8)). Dosazením do okrajových podmínek úlohy (2.9) dostaneme systém rovnic: { c sin βτ + c 2 cos βτ = c sin βπ + c 2 cos βπ =, (2.23) Tento systém je homogenní soustavou lineárních rovnic o 2 neznámých c a c 2. Jedno z řešení soustavy je c =, c 2 =. Viz [8, Veta 7.5] pokud determinant matice koeficientů soustavy (2.23) nebude roven nule tak systém má jediné řešeni, což v našem případě znamená c =, c 2 =.Tedy aby u 2 bylo netriviálním řešením úlohy (2.9) determinant matice koeficientu soustavy (2.23) má být roven nule: sin βτ sin βπ cos βτ cos βπ = sin βτ cos βπ cos βτ sin βπ = = sin ( βτ βπ) = sin ( β(τ π)) =. Odtud dostaneme, že systém má nenulové řešení pro: β(τ π) = πk, k N. Jelikož z našeho předpokladu u 2 (x) < pro x (τ, π) volíme k =. Máme: τ π = π β. Místo parametru τ pak dosadíme už známý předpis (2.2) a dostaneme: π + π = π. (2.24) β Tím pádem máme vztah mezi a β a můžeme zapsat ho ve tvaru: + β =. (2.25) Pak pro všechny dvojice (, β) R 2, která splňují vztah (2.25) Fučíkova vlastní funkce má právě jeden nulový bod τ = π, τ (, π). Takovou vlastní funkci skládáme po částech z řešení úloh (2.8): u 2 = c sin( x), x (, τ) a (2.9): u 2 = c 2 sin( β(x π )), x (τ, π), kde c, c 2 R, s uvažováním toho, že funkce u 2 (x) musí být spojitě diferencovatelná na intervalu (, π), to znamená, že u 2 (x) má mít stejnou derivaci v bodě x = volí takto: π zleva a zprava. Tedy: c = c2 β, a odtud c, c 2 se c 2 = c β. (2.26) Pak vlastní funkce, odpovídající Fučíkovo vlastnímu číslu (, β), která má právě jeden nulový 2
19 bod na intervalu (, π) má předpis: A sin( x) pro x (, u 2 (x) = A sin( β(x π )) β π ), pro x ( π A R. (2.27), π), 3. Půjdeme o kousek dál, a prošetříme případ, kdy vlastní funkce u = u 3 má právě dva nulové body x = τ, u(τ ) = a x = τ 2, u(τ 2 ) = na intervalu (, π), τ < τ 2. Uvažujme případ, kdy funkce u 3 se začíná z kladné půlvlny, tedy u 3 (x) > pro x (, τ ), u 3 (x) < pro x (τ, τ 2 ) a u 3 (x) > pro x (τ 2, π). Potom můžeme úlohu (2.9) rozdělit na 3 úlohy: { u 3 + u + 3 β =, x (, τ ) u 3 () =, u 3 (τ ) =. (2.28) { u 3 + βu 3 =, x (τ, τ 2 ) u(τ ) =, u(τ 2 ) =. (2.29) { u 3 + u + 3 β =, x (τ 2, π) u 3 (τ 2 ) =, u 3 (π) =. (2.3) Úloha (2.28) se řeší stejně jako (2.8), odkud máme, že τ = π. (2.3) Úloha (2.29) se řeší obdobně, jako (2.9), jen že místo π máme parametr τ 2. Tedy úloha má nenulové řešení pro: β(τ 2 τ ) = πk, k N. Volíme k = (důvod jsme vysvětlili dříve) a místo τ dosadíme vztah (2.3). Dostaneme: τ 2 = π + π. (2.32) β Stejně k řešení úlohy (2.3) použijeme už hotový výsledek z řešení úlohy (2.9), a místo bodu τ = π budeme uvažovat bod τ 2 = π + π β. A tedy místo vztahu (2.24) budeme mít 2π + π β = π. (2.33) 3
20 Tím pádem máme vztah mezi a β a můžeme zapsat ho ve tvaru: 2 + =. (2.34) β Vlastní funkce u 3 skládáme po částech z řešeni 3 předchozích úloh kde C, C 2, C 3 R. u 3 = C sin( x) pro x (, u 2 3 = C 2 sin( β(x u 3 3 = C 3 sin( (x π )) π π )) β π ), pro x ( π π, + π ), β pro x ( π + π β, π), Protože vlastni funkce úlohy je spojitě diferencovatelná na uvažovaném intervalu,pak volíme C, C 2 a C 3 tak, aby u 3 (x) měla stejnou derivace v bodech x = π a x = π + π β zleva a zpráva: C = C2 β, C 2 β = C3, a odtud C, C 2 se voli takto: C 2 = C β, (2.35) C 2, C 3 se voli takto: C 2 = C 3 Z vztahů (2.35) a (2.36) vyplývá, ze C = C 3. β. (2.36) Pak vlastní funkce, odpovídající Fučíkovo vlastnímu číslu (, β), která má právě dva nulové body má předpis A sin( π x) pro x (, ), u 3 (x) = A β sin( β(x π )) A sin( (x π π )) β pro x ( π π, + π ), β pro x ( π + π β, π), (2.37) kde A R. 4. Prozkoumáme případ, kdy vlastní funkce u = u k má právě k N nulových bodů na intervalu (, π). Proto uděláme úsudek z předchozích výsledků. Z hodnot obdržených dříve pro uvažované body τ, τ, τ 2 a vztahů (2.24),(2.33) vyplývá, že délka intervalu kladných půlvln řešení úlohy (2.9) se rovná zapsat takto: π, záporných tedy 4 π β. Potom obecný vztah pro, β můžeme
21 n k + n z β =, (2.38) kde n k je počet kladných půlvln, n z - počet záporných půlvln. Necht k N je počet nulových bodů funkce u(x), x (, π). Pokud u(x) se začíná z kladné půlvlny, pak (2.38) můžeme zapsat ve tvaru k+ 2 + k+ 2 =, (2.39) β a posloupnost nulových bodů funkce u: (τ i ) k i= τ 2j = τ 2j + π β, τ 2j+ = τ 2j + π, τ = π, j N. (2.4) Vlastní funkce, odpovídající Fučíkovo vlastnímu číslu (, β),, β splňující vztah (2.39),která má právě k nulových bodů má tvar A sin( x) pro x (, τ ), A sin( β(x τ )) pro x (τ, τ 2 ), β u(x) = A sin( (x τ 2i )) pro x (τ 2i, τ 2i+ ), A sin( (x τ 2i+ )) pro x (τ 2i+, τ 2i+2 ), β (2.4) kde A R. 5. Ukážeme že vlastní funkce u má jen spočetný počet nulových bodů na intervalu (, π). Pro každé u () dokážeme najít nějaké řešeni, které má právě k nulových bodů. V silu věty. o existenci a jednoznačnosti řešení počáteční úlohy tedy takové řešení bude jediné, a pro každé u(x ) = platí u (x ) to znamená, ze existuje okolí bodu x které nemá nulových bodů odlišných od x, a tedy řešení muže mít jen spočetný počet nulových bodů. Ukážeme že pro úlohu (2.9) platí věta.. Diferenciální rovnici z úlohy (2.9) zapíšeme ve tvaru soustavy dvou diferenciálních rovnic prvního řadu. Položíme u (x) = u(x), u 2 (x) = u (x), x (, π) a tedy dostaneme: u = u 2, x (, π), u 2 = u + + βu, u () =, u (π) =. (2.42) 5
22 Převedeme řešení okrajové úlohy na řešení posloupnosti počátečních úloh, kde podmínku u () = známe, a místo podmínky u (π) = budeme provádět odhad u 2 () = K, K R takový, aby řešení splňovalo podmínku u (π) =. Dostaneme: u = u 2, x (, π), u 2 = u + + βu, (2.43) u () =, u 2 () = K, K R. Počáteční úlohu (2.43) zapíšeme v maticovém tvaru (.): { u = f(x, u), u(x ) = u. (2.44) kde u = [u, u 2 ] T, f = [u 2, u + + βu ] T, x =,u = [, K] T. Dovedeme, že úloha (2.44) splňuje předpoklady věty.: (a) f = [u 2, u + + βu ] T je spojitá v každé svojí složce vzhledem k u. (b) Aby funkce f splňovala Lipschitzovou podmínku vzhledem k u na G má existovat N = const > taková, že platí vztah: f(x, v) f(x, w) N v w, (x, v), (x, w) D (2.45) Ukážeme, že taková konstanta N existuje pro danou f: f(x, v) f(x, w) = (v 2, v + + βv ) T (w 2, w + + βw ) T = = (v 2 w 2, ( v + + w + ) + β(v w )) T (2.46) Dále pro hledaní konstanty N využijeme pojem ekvivalence norem. Definice 2.3. Normy. p a. q, p, q N, p, q >, na lineárním prostoru X jsou ekvivalentní, pokud existuji kladná reálná čísla c a C taková, že x X platí: c x p x q C x p, kde x k = ( x k + x 2 k x n k ) k, x = [x, x 2,...x n ] T, k, n N. Věta 2.3 (Ekvivalence norem). [viz Kreyszig] Na konečně dimenzionálním vektorovém prostoru X jsou všechny normy navzájem ekvivalentní. Důkaz. Důkaz je uveden v Erwin Kreyszig INTRODUCTORY FUNCTIONAL ANA- LYSIS WITH APPLICATIONS. 6
23 A tehdy stačí dokázat platnost podmínky (2.45) aspoň pro jednu z norem x k. Pokud najdeme N = konst > pro normu. 2, tak bude existovat nějaká Lipschitzova konstanta i pro normy x k, k >. (v 2 w 2, ( v + + w + ) + β(v w )) T 2 = = (v 2 w 2 ) 2 + (( v + + w + ) + β(v w )) 2 (v 2 w 2 ) 2 + (max{, β } ( v + + w + + v w )) 2 = = (v 2 w 2 ) 2 + max{ 2, β 2 } (w v ) 2 = max{, 2, β 2 } ((v 2 w 2 ) 2 + (v w ) 2 ) max{,, β } v w 2. (2.47) potom N = max{,, β } > a dokázali jsme že f splňuje Lipschitzovou podmínku vzhledem k u na G. Pak na intervalu [x h, x + h] existuje právě jedno řešení úlohy (2.43). Obdržené vztahy mezi a β zobrazíme na obrázku 2.6 a tím pádem ukážeme jak vypadá Fučíkovo spektrum pro úlohu (2.9) β 5 β Obrázek 2.6: Fučíkovo spektrum Dirichletovy úlohy v souřadnicích (, β) a (, β). Definice 2.4. Křivky C + k a C k budeme nazývat Fučíkovo větve: C + k C k = {(, β) Σ : odpovídající u(x) ma pravě k nulových bodů a začíná se s kladné půlvlny}, = {(, β) Σ : odpovídající u(x) ma pravě k nulových bodů a začíná se s záporné půlvlny} Tvrzení 2.4. (λ, λ) Σ pravě tehdy, když λ Λ. 7
24 Důkaz.. Mějmeλ Λ. Tehdy existují funkce u taková, že u je řešením úlohy: {) u + λu =, x (, π), u() =, u(π) =. (2.48) Tehdy můžeme použitím vztahů (2.) pro funkce u upravit diferenciální rovnici v úloze (2.48) na tvar u + λu + λu = a tehdy (λ, λ) Σ. 2. Mějme (λ, λ) Σ. Tehdy existují funkce u, která řeší úlohu (2.9).Použijeme k u vztah (2.) a upravíme diferenciální rovnici v úloze (2.9) na tvar u + λu = a tehdy λ Λ Fučíkovo spektrum nesamoadjungovaného operátoru Popíšeme Fučíkovo spektrum úlohy { u + u + βu =, x (, π), u() = 2u(π), u () =, (2.49) kde, β R, která odpovídá operátorové rovnici nesamoadjungovaného operátoru (3.3): L N u = u + βu ; (2.5) Stejným postupem jako pro Dirichletovu úlohu budeme hledat vlastní funkce úlohy podle počtu nulových bodů.. Prošetříme případ, kdy vlastní funkce u nemá žádný nulový bod na intervalu (, π) (označíme ji u ), což znamená, že bud je na celém intervalu (, π) kladná u (x) >, nebo záporná u (x) <. Necht u (x) je na celém intervalu (, π) kladná, pak u + = u, a u =. Potom diferenciální rovnice úlohy (2.5) zapíšeme tvaru u + u =. (2.5) Viz kapitola (2..2) řešením okrajové úlohy s diferenciální rovnici (2.5) a okrajovýma podmínkami u () = 2u (π), u () = které vyhovuje předpokladu u (x) > pro x (, π) bude funkce u = C cos( x 3 ), C R, C >, odpovídající = 9. Protože u volíme libovolně. = tak β Potom Fučíkovo vlastní čísla, odpovídající kladnému řešení u = C cos( x ) mají tvar (, β) = 3 (, c), c R. 9 V této kapitole budeme stejně uvažovat poznámku, a tehdy (c, ), c R je taky Fučíkovo 9 vlastní číslo, ale odpovídající zápornému řešeni u = C cos( x). 3 8
25 2. Případ, kdy vlastní funkce úlohy má nulový bod neexistuje (resp. obecně lichý počet). Dokážeme to v následujícím tvrzení. Tvrzení 2.5. Vlastní funkce operátoru L N mají jen sudý počet nulových bodů. Důkaz. Ukážeme případ neexistence pro nulový bod. Z okrajové podmínky u() = 2u(π) vyplývá sign u() = sign u(π), a při přechodu přes nulový bod funkce u(x) se mění svoje znaménko. Pokud funkce u(x) má stejné znaménko v okolí nulového bodu tak to znamená, že má v nulovém bodě lokální extrém. Předpokládejme, že vlastní funkce u(x) má na intervalu (, π) pravě jeden nulový bod x = τ, u(τ) = a má v bodě x = τ svůj extrém. Připustíme tedy, že u(x) pro x (, π). Potom můžeme úlohu (2.9) rozdělit na 2 úlohy: (a) { u + u + β =, x (, τ) u () =, u (τ) =. (2.52) Obecný tvar řešení je dán vzorcem u (x) = d sin x + d 2 cos x, jeho derivace u (x) = d cos x d 2 sin x, d, d 2 R. Dosadíme do okrajových podmínek a řešíme soustavu rovnic: { d =, d sin τ + d 2 cos τ =. (2.53) Z této soustavy dostaneme d = a cos τ =, odkud τ = π 2. (b) { u 2 + u + 2 β =, x (τ, π) u 2 (τ) =, u 2(τ) =. (2.54) Okrajová podmínka u 2(τ) = vyplývá z předpokladu o existenci v bodě x = τ extrému funkce u(x). Obecný tvar řešení je dán vzorcem u(x) 2 = c sin x + c 2 cos x, jeho derivace u 2(x) = c cos x + c 2 sin x, c, c 2 R. Dosadíme do okrajové podmínky u 2 (τ) = obecné řešení a vypočtenou v oddílu (a) hodnotu τ = odkud dostaneme c =. π 2 : c sin π 2 + c 2 cos π 2 = Dosadíme do okrajové podmínky u 2(τ) = derivace obecného řešení a vypočtenou v 9
26 oddílu (a) hodnotu τ = π 2 : c cos π 2 c 2 sin π 2 = odkud dostaneme c 2 =. Tedy úlohu, která splňuje naše předpoklady, řeší jen triviální funkce a tím pádem Fučíkovo vlastní číslo neexistuje. Uvedené úvahy platí i pro obecně lichý počet nulových bodu. 3. Prošetříme případ, kdy vlastní funkce u(x) má právě dva nulové body x = τ, u(τ ) = a x = τ 2, u(τ 2 ) = na intervalu (, π), τ < τ 2. Uvažujme případ, kdy funkce u se začíná z kladné půlvlny, tedy u(x) > pro x (, τ ) (τ 2, π), u(x) < pro x (τ, τ 2 ). Potom můžeme úlohu (2.9) rozdělit na 3 úlohy: { u + u + β =, x (, τ ) u () =, u (τ 2 ) =. (2.55) { u 2 + βu 2 =, x (τ, τ 2 ) u(τ ) =, u(τ 2 ) =. (2.56) u 3 + u + 3 β =, x (τ 2, π) u 3 (τ 2 ) =, u 3(τ 2 ) = u (τ ). (2.57) Obecný tvar řešeni úlohy (2.55) je dán vzorcem u (x) = d sin x + d 2 cos x, jeho derivace u (x) = d cos x d 2 sin x, d, d 2 R. Dosadíme do okrajových podmínek z (2.55) a budeme řešit soustavu rovnic pro neznáme d a d 2 : { d =, d sin τ + d 2 cos τ =. (2.58) kde τ - parametr. Z te soustavy dostaneme d = a cos τ =, odkud τ = π 2. (2.59) u (x) = D cos x, x (, τ ), D R. (2.6) 2
27 Úloha (2.56) se řeší obdobně, jako (2.9), jen že místo π máme parametr τ 2. Tedy úloha má nenulové řešení pro: β(τ 2 τ ) = πk, k N. Volíme k = (důvod jsme vysvětlili dříve) a místo τ dosadíme vztah (2.59). Dostaneme: τ 2 = π 2 + π. (2.6) β Úlohu podobnou (2.57) jsme ještě neřešily, proto probereme ji do detailů. Obecný tvar řešení je dán vzorcem u 3 (x) = c sin x + c 2 cos x, jeho derivace u 3(x) = c cos x c 2 sin x, c, c 2 R. V okrajové podmínce u 3(τ 2 ) = u (τ ) už známe analytický předpis pro funkce u (x) a parametr τ. Tedy s využitím (2.59) a (2.6) u (τ ) = D sin π 2 = D. Dosadíme do okrajových podmínek z (2.57) do obecného tvaru řešení a budeme řešit soustavu rovnic pro neznáme c a c 2 : { c sin τ 2 + c 2 cos τ 2 =, c cos τ 2 c 2 sin τ 2 = D. (2.62) kde τ 2 - parametr. Takový systém je nehomogenní soustavou lineárních rovnic o 2 neznámých c a c 2. Viz [8] Nehomogenní soustava lineárních algebraických rovnic má řešení pouze v případě, že hodnost matice soustavy h(a) je rovna hodnosti rozšířené matice soustavyh(a b). Pokud je h(a) rovna počtu neznámých, má soustava jediné řešení. Zapíšeme rozšířenou matici systému rovnic (2.62): ( sin τ 2 cos τ 2 cos τ 2 sin τ 2 D ) (2.63) Řádkovými úpravami převedeme tuto matici do tvaru: ( D cos τ 2 D sin τ 2 ) (2.64) A tedy je patrné, že hodnost matice soustavy je rovna hodnosti rozšířené matice soustavy a rovná se 2. Proto existuje jediné řešení c = D cos τ 2 (2.65) c 2 = D sin τ 2 (2.66) 2
28 Potom s použitím (2.6) a (2.65) u 3 (x) = D cos( π β + π 2 ) sin x D sin( π β + π 2 ) cos x. (2.67) Abychom našli vztah mezi a β využijeme okrajovou podmínku úlohy (2.5) u() = 2u(π), která v našem značení vypadá takhle: u () = 2u 3 (π). Dosadíme do něj (2.67) a (2.6): D cos( π β + π 2 ) sin x D sin( π β + π 2 ) cos x = D (2.68) Vydělíme obě častí rovnice D a použitím součtových vzorců goniometrických funkcí dostaneme,: sin( π π β π) =. Aby taková rovnice platila má argument sinusu být roven 2 2 π + 2πk nebo 5π + 2πk, k N 6 6. Volíme k =. Potom pro, β platí 2 rovnice: 2 π + π = π. (2.69) 3 β 4 π + π = π. (2.7) 3 β Tím pádem máme vztahy mezi a β a můžeme zapsat ho ve tvaru: 2 + =. (2.7) 3 β 4 + =. (2.72) 3 β 4. Prozkoumáme případ, kdy vlastní funkce u = u k má právě k N nulových bodů na intervalu (, π). Pro to uděláme úsudek z předchozích výsledků. Z obrázků 2.2 vlastních funkcí úlohy usoudíme, že se zvýšením k na intervalu (τ, τ k ) (kde 2 τ,..., τ k je posloupnost nulových bodů uprostřed intervalu (, π)), se budou objevovat 2 úlohy Dirichleta, o kterých už víme (z oddílu 2.. ), že délka intervalu jejich kladné půlvlny se rovna π, a záporné π β. Protože úloha může mít jen sudý počet nulových bodů tedy minimálně můžeme přidat 2 body. Pak s každým zvýšením počtu nulových bodů budeme přidávat jednu vlnu na délce π a jednu π β. Jak zjistíme délku intervalů (, τ ) a (τ k, π)? 2 Odpověd na tuto otázku se skrývá v podmínce u () =. Tato podmínka říká, že v bodě x = funkce u(x) má svůj extrém, bud lokální maximum nebo minimum. A tedy na π intervalu (, τ ) je jen půlka vlny délky 2 nebo π 2. Potom délku intervalu (τ β k, π) 2 vypočteme pomoci vztahu (2.7) a obrázku vlastní funkcí nesamoadjungovaného operátoru pro dva nulových body 2.2. Taková vlastní funkce má jednu celou zápornou vlnu a dvě 22
29 kouskoví kladné vlny. Tedy jsou délky intervalu (τ k, π). 2 2 π π 3 2 = π 6 nebo 4 π π 3 2 = 5 π 6 Na obrázku 2.7 uvedeme příklad vlastní funkce rozebírané úlohy pro 4 nulové body. (2.73) λ = 2/9, u=cos(x/3) λ = 69/9, u=cos(3x/3) pi/2 pi x pi/2 pi x Obrázek 2.7: Vlastní funkce nesamoadjungovaného operátoru pro k = 4 a λ = 2 9 a λ = Potom obecný vztah pro, β úlohy (2.49) můžeme zapsat takto (pro vlastní funkci začínající se z kladné půlvlny ): ( 2 3 ( (m )) + m β =, + (m )) + m β = (2.74) kde m je krok iteraci, k = 2m - počet nulových bodů vlastních funkci. Pro vlastní funkci začínající se z záporné půlvlny ve vztazích (2.74) se jen prohodí a β. 5. Uvedené úvahy o spočetnosti nulových bodů úlohy (2.9) v oddílu 2.2. platí i pro úlohu (2.49), protože diferenciální rovnice úlohy se zůstala stejná, změnily se jen okrajové podmínky, které neovlivňuji předpoklady věty.. Obdržené vztahy mezi a β zobrazíme na obrázku 2.8 a tím pádem ukážeme jak vypadá Fučíkovo spektrum pro operátor L N. 23
30 β β Obrázek 2.8: Fučíkovo spektrum nesamoadjungovaného operátoru v souřadnicích (, β) a (, β). 2.3 Poloviční vlastní čísla 2.3. Poloviční vlastni čísla samoadjungovaného operátoru Uvažujme operátorovou rovnici : L D u = au + bu + λu, (2.75) kde L D je operátor (3.3), λ R, a, b R, u + (x) a u (x) je popsáno v (2.). Bez ztráty na obecnosti můžeme předpokládat, že a, b >. Definice 2.5. Číslo λ nazveme polovičním vlastním číslem operátoru LD, pokud existuje taková nenulová funkce u λ (x), která je netriviálním řešením operátorové rovnice (2.75). Funkce u λ (x) (a všechny její kladné násobky) se nazývá poloviční vlastní funkce operátoru L D odpovídající polovičnímu vlastnímu číslu λ. Množinu všech polovičních vlastních čísel operátoru L D značíme σ(l D, a, b) : σ(l D, a, b) := {λ R : operátorová rovnice(2.75) má netriviální řešeni} (2.76) Bodové spektry Σ(L D ) a σ(l D, a, b) jsou souvislé. Můžeme problém polovičních vlastních čísel snadno převést na problém Fučíkovo spektra. [] Takové souvislosti popíšeme v tvrzení (2.77). V poslední rovnici užitím substituce a + λ =, b + λ = β obdržíme: L D u = u + βu. Tvrzení 2.6. Platí vztahy:. λ σ(l, a, b) právě tehdy, když (a + λ, b + λ) Σ(L), 2. (a, b) Σ(L) právě tehdy, když σ(l, a, b), 24
31 kde L : D(L) L 2 (, π) L 2 (, π) je obyčejní diferenciální operátor druhého řadu. Důkaz.. Necht platí λ σ(l, a, b). Potom pomocí vztahu (2.): u = u + u postupně upravíme operátorovou rovnici: Lu = au + bu + λu; Lu = au + bu + λu + λu ; Lu = (a + λ)u + (b + λ)u ; (2.77) a tehdy (a + λ, b + λ) Σ(L). Necht platí (a + λ, b + λ) Σ(L). Potom a + λ, b + λ vyhovují rovnici Lu = (a + λ)u + (b + λ)u. Po jeji upravení s požitím vztahu (2.) dostaneme platnost rovnice: Lu = au + bu + λu, odkud je vidět, že λ σ(l, a, b). 2. Necht platí (a, b) Σ(L). Potom platí rovnost Lu = au + bu, kterou můžeme zapsat i ve tvaru Lu = au + bu + u. Odkud je patrné, že vyhovuje rovnice (2.75) a tím pádem σ(l, a, b). Necht platí σ(l, a, b). Potom platí Lu = au + bu + u, což znamená, že platí Lu = au + bu a a, b splňují rovnicí...(operátorova rovnici Fučíková spektra ), tehdy (a, b) Σ(L). Na obrázku 2.9 ukážeme jak vypadají poloviční vlastní čísla pro pevně zvolené a,b pro operátor L D.C ± k, k N jsou křivky Fučíkovo spektra, popsáné v předchozím oddílu. Z vztahu(2.77) a obrázku 2.9 vidíme, že λ vyjadřuje, jak musíme změnit souřadnice bodu (a, b), aby operátorová rovnice (2.3) měla netriviální řešení. Existují dvě posloupnosti polovičních vlastních čísel λ + k a λ k,k N operátoru L. Poloviční vlastní funkce u + k a u k odpovídající polovičním vlastním číslům λ+ k a λ k mají stejný počet nulových bodů pro pevné k N, ale odlišují se znaménkem jejich derivace v okolí bodu. Věta 2.7 (viz [4], [7]). Předpokládáme, že a, b >. Pro každé k existuje právě jedno poloviční vlastní číslo λ + k = λ+ k (a, b) a právě jedno poloviční vlastní číslo λ k = λ k (a, b) operátoru (2.9), a odpovídající jim poloviční vlastní funkci u + k = u k (a, b) a u k = u k (a, b), takové že u± k =. Platí taky, že pokud k > k pak λ + k > λ ± k a λ k > λ ± k. Důkaz. Důkaz je uveden v [7, str.2] pro Sturm-Liouville operátor Lu = (pu ) + qu kde p C [, π], q C [, π], p >, což odpovídá úloze (2.75) při p a q. 25
32 4 C + C C + C + C 3 b 2 + λ = λ λ 2 λ a Obrázek 2.9: Příklad polovičních vlastních čísel na Dirichletové úloze. 26
33 Posloupnost všech polovičních vlastních čísel λ, λ +, λ 2, λ + 2, λ 3, λ + 3,..., je monotónně rostoucí. Pokud ale budeme uvažovat dvě různé posloupnosti polovičních vlastních čísel: λ, λ 2, λ 3, λ 4... a λ +, λ + 2, λ + 3, λ pak každá z nich je ostře rostoucí. 27
34 Kapitola 3 Diskretizace diferenciálních operátorů 3. Vlastní čísla diferenčních operátorů 3.. Diferenční operátor odpovídající samoadjungovanému operátoru Metoda konečných diferenci je metodou diferenčního typu diskretizace diferenciálních úloh, který aproximuje samotnou původní diferenciální úlohu. [6] Tvrzení 3.. Matice A rozměrnosti (N ) (N ): 2 2 A = 2 h (3.) kde h = π N, N N, N 2, je diferenčním operátorem diferenciálního operátoru LD. Důkaz. V diferenciální rovnici úlohy (2.) vyskytuje druhá derivace hledáné funkce u(x), nahradíme ji numerickou aproximaci druhé derivace podle jednoho ze vzorců v [6]. Pro to rozdělíme interval [, π] na kterém hledáme řešeni na N rovnoměrných pod-intervalů délky h = π. Tím nám N vznikne množina bodů S i = {x i : x =, x i = x i + h, i =,.., N} která se nazývá sít. Protože krok h je stejný pro každý uzel x i tak sít je rovnoměrná (ekvidistantní). Potom v každém uzlu sítě budeme hledat aproximace původní funkce u(x) podle vzorce (druhá diference): u (x i ) u(x i + h) 2u(x i ) + u(x i h) h 2. (3.2) Aproximaci funkce u(x) na intervalu [, π] tehdy je vektor U = [u(x ), u(x ),..., u(x n )], složky kterého jsou rovné hodnotám aproximace funkci u(x) v uzlových bodech. Tím pádem místo úlohy (2.) budeme mít systém rovnic: 28
35 Tabulka 3.: Tabulka vlastních čísel samoadjungovaného operátoru pro N =. Spojitá úloha Diskrétní úloha Chyba diskretizace h (U 2 i 2U i + U i+ ) = λu i ; U =, U N =, kde i =..N. Systém rovnic (3.) je systémem diferenčních rovnic úlohy (2.). Takový systém zapíšeme v maticovém tvaru : (3.3) AU = λu (3.4) kde U = [u(x ),..., u(x n )], 2 2 A = 2 h (3.5) rozměrnosti (N ) (N ). Tehdy úlohu najít vlastní čísla λ k, k N spojitého diferenciálního operátoru L D můžeme aproximovat úlohou najít vlastni čísla λ k, k =,..., N diskrétního operátoru A,a matice A je diferenčním operátorem diferenciálního operátoru L D. Najít vlastni čísla λ k, k =,..., N diskrétního operátoru A da se lehce udělat pomoci programu MATLAB. V tabulce 3. uvedeme výsledky obdržené výpočtem pro N = uzlových bodů, a porovnáme jejich z výsledky spojíte úlohy obdržené v oddílu 2... Na obrázku 3. graficky porovnáme data z tabulky 3. a výsledky pro N =. Děláme závěr, že nejlépe se aproximují první hodnoty vlastních čísel a že celkem přesnost se zvyšuje ze zvýšením počtu uzlových bodů. 29
36 9 8 Spojita uloha Diskretni uloha Chyba 9 Spojita uloha Diskretni uloha Chyba Obrázek 3.: Spektrum spojitého a diskrétního samoadjungovaného operátoru Dirichleta pro N = a N = v souřadnicích k a λ Diferenční operátor odpovídající nesamoadjungovanému operátoru Stejné úvahy použijeme i pro diskretizace nesamoadjungované úlohy (2.5). Tvrzení 3.2. Matice  rozměrnosti N N:  = 2 h (3.6) kde h = π N, N N, N 2, je diferenčním operátorem diferenciálního operátoru LN. Důkaz. V okrajových podmínkách se vyskytuje první derivace funkce u(x), kterou aproximujeme vzorcem: x : u (x i ) u(x i + h) u(x i h). (3.7) 2h Protože taková okrajová podmínka platí jen pro bod x použijme vzorec (3.7) přímo k bodu Pak dostaneme vztah U = U U 2h =. (3.8) U = U. (3.9) Druha okrajová podmínka u() = 2u(π) nesamoadjungované úlohy (2.5) se zapíše v diskrétním tvaru takto: U N = 2 U. (3.) 3
37 Ted můžeme zapsat systém rovnic, který dostaneme aproximaci původní úlohy pomoci vzorce (3.2). Protože platí (3.9) tak můžeme vzorec pro druhou derivaci (3.2) použit i k bodu x : h 2 (U 2U + U ) = λu ; (3.) Využijeme (3.9) a dostaneme: h 2 ( 2U + 2U ) = λu ; (3.2) Konečný systém diferenčních rovnic bude vypadat takhle: h 2 ( 2U + 2U ) = λu, h 2 (U 2U + U 2 ) = λu ;, h 2 (U i 2U i + U i+ )) = λu i ;. (3.3).. Systém (3.3) zapíšeme v maticovém tvaru : h 2 (U N 2 2U N + 2 U ) = λu i ; ÂU = λu (3.4) kde U = [u(x ),..., u(x N )],  = 2 h (3.5) rozměrnosti N N Výsledky vypočtu vlastních čísel matice  a spojité úlohy pro N = jsou uvedené v tabulce Na obrázku 3.2 graficky znázorněné výsledky pro N = a N =. 3
38 Tabulka 3.2: Tabulka vlastních čísel nesamoadjungovaného operátoru pro k =...9. Spojitá úloha Diskrétní úloha Chyba diskretizace Spojita uloha Diskretni uloha Chyba 9 Spojita uloha Diskretni uloha Chyba Obrázek 3.2: Spektrum spojitého a diskrétního nesamoadjungovaného operátoru pro N = a N = v souřadnicích k a λ. 32
39 3.2 Fučíkovo spektrum diferenčních operátorů 3.2. Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru A Pro diferenční operátor A (3.) uvazujeme rovnici: AU = U + βu, (3.6) kde, β R,, β >, U = [u(x ),, u(x N )], U U + i pro U i >, i = pro U i, U U i pro U i <, i = pro U i, (3.7) (3.8) Zapíšeme vektory U + a U v maticovém tvaru: U + = D U, U = D 2 U, (3.9) kde D je diagonální matici z hodnotami vektoru sign(u + ) na hlavní diagonále, D 2 je diagonální matici z hodnotami vektoru sign(u ) na hlavní diagonále. Potom nelineární rovnici (3.6) zapíšeme v lineární formě: AU = D U βd 2 U. (3.2) Definice 3.. Dvojice čísel (, β) R 2 nazveme Fučíkovým vlastním číslem diferenčního operátoru A, pokud existuje takový nenulový vektor U, který řeší rovnicí (3.2). Takový vektor U se nazývá Fučíkovo vlastní vektor odpovídající Fučíkovo vlastnímu číslu (, β). Aby najít diagram Fučíkovo vlastních čísel operátoru A použijeme 3 různé přístupy:. Budeme hledat Fučíkovo vlastní čísla (, β) po přímkách β = konst Upravíme rovnice (3.2) : (A + βd 2 )U = D U. (3.2) Rovnice (3.2) odpovídá problému hledáni zobecněného vlastního čísla. Definice 3.2. u, který řeší rovnicí Číslo µ nazveme zobecněným vlastním číslem, pokud existuje nenulový vektor Takový vektor u se nazývá zobecněný vlastní vektor. 33 Au = µbu. (3.22)
40 Úlohu najít zobecněné vlastní čísla a vlastní vektory dokážeme řešit pomoci integrované funkce MATLABu eig(a, B), tedy v našem případě eig((a + βd 2 ), D ), kde A je matice (3.), β = konst, matice D ma na její hlavní diagonále jedna ze všech možných kombinace a (zobecněné vlastní čísla hledáme pro každou kombinaci), D 2 = D I, I - jednotková matice. Všechny uvedené matice rozměrnosti (N ) (N ). Výsledky vypočtu uvedeme na obr β Obrázek 3.3: Fučíkovo vlastní čísla (, β) hledané po přímkách β = konst. Pro zjištěni přesností metody srovnáme obdržené výsledky s výsledky spojité úlohy popsáné v oddílu Pro srovnáni vybereme křivky C ±,C 2 +, C2,C 3 ±. Chybu metody budeme uvažovat jako nejmenší vzdálenost mezi bodem (, β) z numerického výsledku a odpovídající spojitou křivkou popsanou v definici 2.4. Grafické výsledky porovnaní uvedeme na obr. A 2. Budeme hledat Fučíkovo vlastní čísla (, β) po přímkách β = + h, h R. Podle teto úvahy upravíme rovnice (3.2): AU = D U βd 2 U, AU = D U ( + h)d 2 U, AU = (D D 2 + hd 2 )U, (A + hd 2 )U = (D D 2 )U, 34 (3.23)
41 Pomoci integrované funkce MATLABu eig(a, B), tedy v našem případě eig((a+hd 2 ), (D D 2 )), najdeme všechny zobecněné vlastní čísla a pak i odpovídající jim β = + h. Výsledky vypočtu uvedeme na obr β Obrázek 3.4: Fučíkovo vlastní čísla (, β) hledané po přímkách β = + h. obdržených pro operatory L D a A uve- Grafické výsledky porovnaní křivek C ±,C 2 +, C2,C 3 ± deme na obr. A. 3. Budeme hledat Fučíkovo vlastní čísla (, β) po přímkách β = k, k R, k >. Podle teto úvahy upravíme rovnice (3.2): AU = D U βd 2 U, AU = D U kd 2 U, AU = (D kd 2 )U, (3.24) Výsledky vypočtu uvedeme na obr Grafické výsledky porovnaní křivek C ±,C 2 +, C2,C 3 ± způsobem uvedeme na obr. A. obdržených analytickým a numerickým 35
42 4 3 β Obrázek 3.5: Fučíkovo vlastní čísla (, β) hledané po přímkách β = k, k > Fučíkovo spektrum diferenčního operátoru  Pro diferenční operátor  (3.6) a operátorovou rovnicí ÂU = U + βu, (3.25) provedeme analogické výpočty jako v oddílu 3.2. a na obr. uvedeme výsledné Fučíkovo křivky diferenčního operátoru Â. Chybu takové aproximace v porovnaní ze Fučíkovo křivkami spojitého nesamoadjungovaného operátoru L N se těžko da spočítat pro každou křivku, a proto srovnaní provedeme jen vizuálně a to tak, že Fučíkovo křivky spojité a diferenční úlohy zobrazíme na jednom obrázku. 3.3 Numericky výpočet Fučíkovo spektra pomoci funkce bvp4c Další numerický výpočet Fučíkovo vlastních čísel provedeme pomoci funkce bvp4c, která je součásti prostředí MATLAB. Funkce bvp4c se používá pro hledáni řešení okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice. Tuto funkce se da použít bud pro integrováni systému obyčejných diferenciálních rovnic na nějakém intervalu (a, b) na základě dvoubodové okrajové podmínky, a nebo pro hledáni 36
43 neznámých parametrů p pro úlohu z parametry,p odpovídá parametrům. Nutnou podmínkou v tomhle případě je počáteční odhad pro všechny neznáme parametry. Funkcebvp4c vrátí přibližné řešení r = r(x), které je spojité na intervalu (a, b) a má spojitou první derivaci na dáním intervalu a splňuje podmínky okrajové úlohy. V případě úlohy z parametry zároveň vrátí hodnoty pro neznáme parametry, které budou odpovídat řešení r Fučíkovo spektrum samoadjungovaného operátoru Položíme u (x) = u(x), u 2 (x) = u (x), x (, π) a zapíšeme úlohu (2.9) ve tvaru soustavy dvou diferenciálních rovnic prvního řadu (2.42): u = u 2, x (, π), u 2 = u + + βu, u () =, u (π) =. Z vztahů (2.) a (2.2) dostaneme: u + = ( u + u); 2 u = (3.26) 2 ( u u); Dosadíme vztahy (3.26) do soustavy (2.42) a dostaneme: u = u 2, x (, π), u 2 = 2 ( u + u ) + β 2 ( u u ), u () =, u (π) =. Budeme předpokládat, že parametr β = + h, h R, < h <. u = u 2, x (, π), u 2 = 2 ( u + u ) + + h ( u u ), 2 u () =, u (π) =. (3.27) (3.28) Protože v úloze (3.28) máme jeden parametr tak přidáme k okrajovým podmínka ještě podmínku u 2 () = a aby neztratit řešeni s opačným znaménkem potom uděláme výpočet ještě jednou pro podmínku u 2 () =. Funkce bvp4c požaduje zadat odhad hledaných parametrů a řešení. Nastavíme počáteční odhady a funkci u na hodnoty nalezené analyticky v oddílu 2.. pro spojitou úlohu (2.9). A potom v každém následujícím kroku odhady nastavíme na hodnoty vypočtené funkci bvp4c v předchozím kroku. Výsledek uvedeme na obr
44 β Obrázek 3.6: Fučíkovo křivky operátoru L D bvp4c. vypočtené analyticky a numericky pomoci funkce Fučíkovo spektrum nesamoadjungovaného operátoru V souladu s úvahami uvedeními v předchozím oddílu zapíšeme soustavy dvou diferenciálních rovnic prvního řadu odpovídající úloze (2.5) a tedy i operátorové rovnici (2.5): u = u 2, x (, π), u 2 = 2 ( u + u ) + + h ( u u ), 2 (3.29) u () = 2u (π); u 2 () =. Kvůli neznáme hodnotě parametru přidáme k okrajovým podmínkám ještě podmínku u () = a aby neztratit řešeni s opačným znaménkem potom uděláme výpočet ještě jednou pro podmínku u () =. Počáteční odhady parametru a funkci u nastavíme na hodnoty nalezené analyticky v oddílu 2..2 pro spojitou úlohu (2.5). Tedy budeme uvazovat 2 posloupnosti parametru a odpovídající jim vlastní funkce viz tvrzeni 2.2. Potom v každém následujícím kroku odhady nastavíme na hodnoty vypočtené funkci bvp4c v předchozím kroku. Výsledek uvedeme na obr Jak vidíme, obdržené výsledky velmi přesně aproximuji Fučíkovo spektrum operátorů L D a L N. 38
45 5 4 3 β Obrázek 3.7: Fučíkovo křivky operátoru L N bvp4c. vypočtené analyticky a numericky pomoci funkce 39
46 Shrnutí Poloviční vlastní čísla je poměrně mlada (první zavedení pojmu Henri Berestyckim v roce 976, []) a málo prozkoumaná téma. Existují jen články několika autorů, které se zabývají studiem tohoto problému. Proto tato práce byla zaměřena sice na seznámení z novým pojmem a jeho krátkým popisem. Nicméně tím, ze uvedení popis poloviční vlastních čísel a Fučíkovo vlastní čísla jsou souvislé můžeme problém polovičních vlastních čísel snadno převést na problém Fučíkovo spektra, který už je dost opracovaný. Proto dále zaměřili jsme svoje úvahy na detailní zpracováni pravě Fučíkovo spektra. Pro samoadjungovaný operátor L D : D(L D ) L 2 (, π) L 2 (, π): L D u := u, D(L D ) := {u C 2 (, π) C [, π] : u() =, u(π) = }, (3.3) a nesamoadjungovaný operátor L N : D(L N ) L 2 (, π) L 2 (, π): L N u := u, D(L N ) := {u C 2 (, π) C [, π] : u () =, u() = 2u(π) = }. (3.3) jsme popsali bodové spektry a Fučíkovo spektry. V kapitole 3 popsali jsme diferenční operátory, odpovídající vybraným diferenciálním operátorům. Pro tyto diferenční operátory jsme našli jejich vlastní čísla a Fučíkovo vlastní čísla. Pomoci integrované funkce programu MATLAB provedli jsme numerickou aproximaci Fučíkovo spektra vybraných diferenciálních operátorů. Taková aproximace ukázala se přesnější než aproximace Fučíkovo spektrem odpovídajících diferenčních operátoru. 4
FREDHOLMOVA ALTERNATIVA
FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro
LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22
Lineární diferenciální rovnice druhého řádu Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)
Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)
1. Lineární diferenciální rovnice řádu n [MA1-18:P1.7] rovnice typu y n) + p n 1 )y n 1) +... + p 1 )y + p 0 )y = q) 6) počáteční podmínky: y 0 ) = y 0 y 0 ) = y 1 y n 1) 0 ) = y n 1. 7) Věta 1.3 : Necht
Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová
1 / 40 Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory Lenka Dohnalová ČVUT, fakulta stavební, ZS 2015/2016 katedra stavební mechaniky a katedra matematiky, Odborné vedení: doc. Ing. Jan Zeman, Ph.D.,
8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice
9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
Diferenciální rovnice
Obyčejné diferenciální rovnice - studijní text pro cvičení v předmětu Matematika - 2. Studijní materiál byl připraven pracovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za podpory grantu IG ČVUT
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
1 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)
Věta o sedlovém bodu a Fredholmova alternativa
Věta o sedlovém bodu a Fredholmova alternativa Petr Tomiczek Fakulta Aplikovaných věd Západočeská univerzita Plzeň 2006 obsah 1 Rozklad Hilbertova prostoru Uzavřený lineární a samoadjungovaný operátor
1 Řešení soustav lineárních rovnic
1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty
Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR
DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y
z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.
KOMLEXNÍ ČÍSLA C = {a + bi; a, b R}, kde i 2 = 1 Číslo komplexně sdružené k z = a + bi je číslo z = a bi. Operace s komplexními čísly: z = a + bi, kde a, b R v = c + di, kde c, d R Sčítání Odčítání Násobení
řešeny numericky 6 Obyčejné diferenciální rovnice řešeny numericky
řešeny numericky řešeny numericky Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Na minulé přednášce jsme viděli některé klasické metody a přístupy pro řešení diferenciálních rovnic: stručně řečeno, rovnice obsahující
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 matematické analýzy
Základy matematické analýzy Spojitost funkce Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D. 1, Ing. Daniel Vašata 2 1 tomas.kalvoda@fit.cvut.cz 2 daniel.vasata@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru
2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty študenti MFF 15. augusta 2008 1 14 Vlastní čísla a vlastní hodnoty Požadavky Vlastní čísla a vlastní hodnoty lineárního
(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce
Aplikovaná numerická matematika - ANM
Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových
Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty
Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I řádu s konstantními koeficienty Definice a) Soustava tvaru x = ax + a y + az + f() t y = ax + a y + az + f () t z = a x + a y + a z + f () t se nazývá soustava
Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou
1 Vlastní (charakteristická) čísla a vlastní (charakteristické) vektory matice Pro zadanou čtvercovou matici A budeme řešit maticovou rovnici A x = λ x, kde x je neznámá matice o jednom sloupci (sloupcový
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...............................
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:
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
Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague
1 / 40 regula Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague regula 1 2 3 4 5 regula 6 7 8 2 / 40 2 / 40 regula Iterační pro nelineární e Bud f reálná funkce
Riemannův určitý integrál
Riemannův určitý integrál 1. Motivační příklad Příklad (Motivační příklad pro zavedení Riemannova integrálu). Nechť,. Vypočtěme obsah vybarvené oblasti ohraničené grafem funkce, osou a svislými přímkami
2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC
.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom
1 Soustavy lineárních rovnic
1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem
Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální
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
9 Kolmost vektorových podprostorů
9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.
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
Numerické řešení nelineárních rovnic
Numerické řešení nelineárních rovnic Mirko Navara http://cmp.felk.cvut.cz/ navara/ Centrum strojového vnímání, katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a http://math.feld.cvut.cz/nemecek/nummet.html
Obsah Obyčejné diferenciální rovnice
Obsah 1 Obyčejné diferenciální rovnice 3 1.1 Základní pojmy............................................ 3 1.2 Obyčejné diferenciální rovnice 1. řádu................................ 5 1.3 Exaktní rovnice............................................
6 Samodružné body a směry afinity
6 Samodružné body a směry afinity Samodružnými body a směry zobrazení rozumíme body a směry, které se v zobrazují samy na sebe. Například otočení R(S má jediný samodružný bod, střed S, anemá žádný samodružný
Soustavy lineárních rovnic
Soustavy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních diferenciálních rovnic y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x) y = a (x)y + a (x)y + + a n (x)y n + f (x). y n = a
Literatura: Kapitoly 3, 4 a 2 d) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.
Předmět: MA4 Dnešní látka: Nehomogenní okrajové podmínky. Pokračování OÚ pro PDR (jen pro fajnšmekry). Jednoznačnost zobecněného řešení. Metoda sítí v 1D. Přibližné řešení okrajových úloh. Aproximace vlastních
Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace
Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi
Obsah. Aplikovaná matematika I. Gottfried Wilhelm Leibniz. Základní vlastnosti a vzorce
Neurčitý integrál Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah Primitivní funkce, neurčitý integrál Základní vlastnosti a vzorce Základní integrační metody Úpravy integrandu Integrace racionálních
9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty
9.2. Zkrácená lineární rovnice s konstantními koeficienty Cíle Řešíme-li konkrétní aplikace, které jsou popsány diferenciálními rovnicemi, velmi často zjistíme, že fyzikální nebo další parametry (hmotnost,
Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých
Obyčejné diferenciální rovnice Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých se vyskytují derivace neznámé funkce jedné reálné proměnné. Příklad. Bud dána funkce f : R R.
EUKLIDOVSKÉ PROSTORY
EUKLIDOVSKÉ PROSTORY Necht L je lineární vektorový prostor nad tělesem reálných čísel R. Zobrazení (.,.) : L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx,
Diferenciální rovnice 3
Diferenciální rovnice 3 Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu Lineární diferenciální rovnice (dále jen LDR) n-tého řádu je rovnice tvaru + + + + = kde = je hledaná funkce, pravá strana a koeficienty
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,
Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace
Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace (14. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 21. dubna 2014, 19:37 1 2 14.1 Vlastní čísla a vlastní vektory Nechť je
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
EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH
EXTRÉMY FUNKCÍ VÍCE PROMĚNNÝCH ÚLOHY ŘEŠITELNÉ BEZ VĚTY O MULTIPLIKÁTORECH Nalezněte absolutní extrémy funkce f na množině M. 1. f(x y) = x + y; M = {x y R 2 ; x 2 + y 2 1} 2. f(x y) = e x ; M = {x y R
Operace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15
Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15 Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Definice: Lineární diferenciální rovnice 2-tého řádu je rovnice tvaru kde: y C 2 (I) je hledaná funkce a 0 (x)y +
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
MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze
Fakulta strojního inženýrství Univerzity J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Pasteurova 7 Tel.: 475 285 511 400 96 Ústí nad Labem Fax: 475 285 566 Internet: www.ujep.cz E-mail: kontakt@ujep.cz MATEMATIKA III
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
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 3. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 21 Co nás dneska čeká... Co je to soustava lineárních
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
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
Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.
Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Literatura: Kapitola 2 a)-c) a kapitola 4 a)-c) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT,
Limita funkce. FIT ČVUT v Praze. (FIT) Limita funkce 3.týden 1 / 39
Limita funkce FIT ČVUT v Praze 3.týden (FIT) Limita funkce 3.týden 1 / 39 Definice funkce. Zobrazení (f, D f ), jehož definiční obor D f i obor hodnot H f je podmnožinou množiny reálných čísel, se nazývá
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
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
Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29
Matematika 1 11. přednáška MA1 1 Opakování 2 Determinant 3 Adjungovaná matice 4 Cramerovo pravidlo 5 Vlastní čísla a vlastní vektory matic 6 Zkouška; konzultace; výběrová matematika;... 11. přednáška (15.12.2010
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
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice študenti MFF 15. augusta 2008 1 7 Diferenciální rovnice Požadavky Soustavy lineárních diferenciálních rovnic prvního řádu lineární
4.1 Řešení základních typů diferenciálních rovnic 1.řádu
4. Řešení základních tpů diferenciálních rovnic.řádu 4..4 Určete řešení z() Cauchov úloh pro rovnici + = 0 vhovující počáteční podmínce z =. Po separaci proměnných v rovnici dostaneme rovnici = d a po
Definice globální minimum (absolutní minimum) v bodě A D f, jestliže X D f
Výklad Globální extrémy mají stejný význam jako u funkcí jedné proměnné. Hledáme je bud na celém definičním oboru dané funkce, nebo na předem zadané podmnožině definičního oboru. Definice 6..1. Řekneme,
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,
pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na
Matematika II 7.1. Zavedení diferenciálních rovnic Definice 7.1.1. Rovnice tvaru F(y (n), y (n 1),, y, y, x) = 0 se nazývá diferenciální rovnice n-tého řádu pro funkci y = y(x). Speciálně je F(y, y, x)
Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady.
Číselné řady Definice (Posloupnost částečných součtů číselné řady). Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Definice (Součet číselné
Budeme hledat řešení y(x) okrajové úlohy pro diferenciální rovnici druhého řádu v samoadjungovaném tvaru na intervalu a, b : 2 ) y i p i+ 1
ODR - okrajová úloha Teorie (velmi stručný výběr z přednášek) Okrajová úloha 2. řádu Budeme hledat řešení y(x) okrajové úlohy pro diferenciální rovnici druhého řádu v samoadjungovaném tvaru na intervalu
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
1 Polynomiální interpolace
Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
5.3. Implicitní funkce a její derivace
Výklad Podívejme se na následující problém. Uvažujme množinu M bodů [x,y] R 2, které splňují rovnici F(x, y) = 0, M = {[x,y] D F F(x,y) = 0}, kde z = F(x,y) je nějaká funkce dvou proměnných. Je-li F(x,y)
Literatura: O. Zindulka: Matematika 3 (kapitola 4, kapitola 5)
Předmět: MA03 Opakování: formulace okrajové úlohy (OÚ), skalární součin funkcí, ortogonalita funkcí Nová látka: vlastní čísla a vlastní funkce OÚ ortogonalita vlastních funkcí řešitelnost OÚ Literatura:
Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.
1 Variace konstanty Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. Příklad 1 Najděte obecné řešení rovnice: y + y = 4 sin t. Co
Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14
Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Co je to diferenciální rovnice? Definice: Diferenciální rovnice je vztah mezi hledanou funkcí y(x), jejími derivacemi y (x), y (x), y (x),... a nezávisle proměnnou
fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
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
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 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
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
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n
Co je obsahem numerických metod?
Numerické metody Úvod Úvod Co je obsahem numerických metod? Numerické metody slouží k přibližnému výpočtu věcí, které se přesně vypočítat bud nedají vůbec, nebo by byl výpočet neúměrně pracný. Obsahem
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
2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.
Řešené příklady z lineární algebry - část 3 Typové příklady s řešením Příklad 3.1: Zobrazení L: P 3 R 23 je zobrazení z prostoru P 3 všech polynomů do stupně 3 (včetně nulového polynomu) do prostoru R
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 208 Studijní program: Studijní obory: Matematika MA, MMIT, MMFT, MSTR, MNVM, MPMSE Varianta A Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Věnujte pozornost ověření
Vlastní čísla a vlastní vektory
Kapitola 11 Vlastní čísla a vlastní vektory Základní motivace pro studium vlastních čísel a vektorů pochází z teorie řešení diferenciálních rovnic Tato teorie říká, že obecné řešení lineární diferenciální
Diferenciální rovnice 1
Diferenciální rovnice 1 Základní pojmy Diferenciální rovnice n-tého řádu v implicitním tvaru je obecně rovnice ve tvaru,,,, = Řád diferenciální rovnice odpovídá nejvyššímu stupni derivace v rovnici použitému.
Podobnostní transformace
Schurova věta 1 Podobnostní transformace a výpočet vlastních čísel Obecný princip: Úloha: Řešíme-li matematickou úlohu, je často velmi vhodné hledat její ekvivalentní formulaci tak, aby se řešení úlohy
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 23. 10. 2006 Obsah
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)
1 Vektorové prostory.
1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které
Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala
Matematická analýza ve Vesmíru Jiří Bouchala Katedra aplikované matematiky jiri.bouchala@vsb.cz www.am.vsb.cz/bouchala - p. 1/19 typu: m x (sin x, cos x) R(x, ax +...)dx. Matematická analýza ve Vesmíru.
Těleso racionálních funkcí
Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso
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
1 Diference a diferenční rovnice
1 Diference a diferenční rovnice Nechť je dána ekvidistantní síť uzlů x 0, x 1,..., x n tj. h R, h > 0 takové, že x i = x 0 + ih, i = 0, 1,..., n. Číslo h se nazývá krok. Někdy můžeme uvažovat i nekonečnou
LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem